KAG

KAG是什么

KAG（Knowledge Augmented Generation）是蚂蚁集团推出的一个专业领域知识服务框架，旨在通过知识增强技术提升大型语言模型（LLMs）在特定领域的问答性能。该框架构建了逻辑推理与问答解决方案，适用于垂直领域知识库的构建。KAG采用知识和文本块互索引结构，整合非结构化数据、结构化信息及业务专家经验，形成统一的业务知识图谱。其推出的混合推理引擎，基于逻辑形式引导，将自然语言问题转化为结合语言与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，有效解决了传统RAG向量相似性计算模糊以及OpenIE引入噪声的问题，显著提升了推理与问答的准确性和效率。

KAG的主要功能

• 专业领域问答增强：通过知识图谱与向量检索结合，提升大型语言模型在特定领域的问答能力，生成更准确、专业且逻辑性强的答案。
• 知识表示与检索优化：采用LLM友好的知识表示框架，实现知识图谱与原始文本块的互索引，优化知识的表示、推理与检索过程，提高结果的准确性和相关性。
• 混合推理与问题解决：基于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与符号的问题解决流程，实现检索、知识图谱推理、语言推理和数值计算的集成，提升复杂问题处理能力。
• 知识对齐与语义增强：利用语义推理进行知识对齐，定义领域知识为多种语义关系，增强知识的标准化与连通性，提升知识表示的准确性与一致性。

KAG的技术原理

• 知识图谱与向量检索结合：融合知识图谱的结构化语义信息与向量检索的高效性，通过知识图谱组织和表示领域知识，借助向量检索快速获取相关知识片段。
• LLM友好的知识表示：设计LLMFriSPG框架，适配知识图谱与大型语言模型的输入输出格式，实现知识的统一表示与有效传递。
• 互索引机制：建立知识图谱结构与原始文本块之间的互索引关系，使图结构中的实体、关系等与文本内容相互关联，增强语义连通性与检索准确性。
• 逻辑形式引导推理：采用逻辑形式语言分解复杂问题为子问题，基于规划、推理和检索操作符求解，实现问题解决过程的符号化与结构化，提升推理的严谨性与可解释性。
• 语义推理与知识对齐：在知识图谱构建与检索过程中，利用语义推理技术对知识进行对齐与整合，识别并建立语义关系，提升知识的准确性和一致性。

KAG的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/OpenSPG/KAG
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.13731

KAG的应用场景

• 金融风控：整合金融数据与知识图谱，用于识别信贷违约、欺诈等风险，辅助金融机构制定风控策略。
• 医疗健康：构建医疗知识图谱，辅助疾病诊断、治疗方案推荐与药物研发，提升医疗服务质量。
• 智能客服：作为智能客服的核心引擎，实现复杂用户需求的精准理解与快速响应，提升用户体验。
• 知识管理与决策支持：帮助企业构建企业级知识图谱，提供决策支持，助力战略规划与市场分析。
• 教育与科研：整合教育资源与科研数据，辅助教学设计与研究分析，推动知识传播与创新。