2024年12月31日 · 本文探一探蚂蚁开源的另外一套知识增强生成框架 KAG（Knowledge Augmented Generation），专门用于构建垂直领域 知识库 的逻辑推理问答框架，论文中提到在电子政务达到了 91.6 的准确率，电子医疗各个问答也有不俗的准确率。 本文会简单的介绍一下 KAG 的概念和构建流程，然后尝试在本地启动 KAG 简单探索一下。 1. KAG 简介. KAG 可以有效克服传统 RAG 向量 相似度计算 的歧义性和 OpenIE 引入的 GraphRAG 的噪声问题，支持逻辑推理 …

K American Fidelity Group was KAFG 102.7 FM in Oklahoma City. It later became KZUE (the Zoo) then KJYO, The Joy of Oklahoma now known as KJ103.

开放标准兼容性：KAG 基于开放标准，便于与 Neo4j 和 GraphQL 等工具的互操作性。 这使得开发者能够无缝地将 KAG 集成到现有的技术生态系统中。 可扩展性： KAG 旨在处理从小型数据集到企业级图谱的各种规模，确保无论项目的大小如何，都能提供最佳性能。 原生 AI 集成： 支持先进的语言模型，使得图谱中的节点能够通过推理来丰富信息。 这简化了诸如在大数据量中识别隐藏模式等复杂任务。 易于使用： 提供直观的 API 和结构良好的文档，使得即使是初学者也能轻 …

KAG（Knowledge Augmented Generation）是蚂蚁集团推出的专业领域知识服务框架，基于知识增强提升大型语言模型（LLMs）在特定领域的问答性能，为垂直领域的知识库构建逻辑推理和问答解决方案。 KAG基于知识和文本块的互索引结构，整合非结构化数据、结构化信息以及业务专家经验，形成统一的业务知识图谱。 KAG 推出了逻辑形式引导的混合推理引擎，将自然语言问题转化为结合语言和符号的问题解决过程，支持逻辑推理和多跳事实问答等功能，有效克服传统 …

2024年12月26日 · KAG (Knowledge Augmented Generation) 是一个基于OpenSPG引擎和大语言模型 (LLMs)的逻辑形式引导的推理和检索框架。 该框架专门用于构建专业领域知识库的逻辑推理和事实问答解决方案，能有效克服传统RAG（检索增强生成）向量相似度计算模型的缺陷。 KAG通过知识图谱与向量检索的优势互补，从四个方面双向增强大语言模型和知识图谱：LLM友好的知识表示、知识图谱与原始文本片段之间的相互索引、混合推理求解器、以及可信性评估机 …

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2016年10月28日 · 用极品五笔打就是KAFG，先打口，再打草字头，再打二，最后加个识别码，横结尾左右结构。

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