KAG

KAG – 螞蟻集團推出的專業領域知識服務框架

KAG（Knowledge Augmented Generation）是螞蟻集團推出的一種專業知識服務框架，旨在通過知識增強技術提高大型語言模型（LLMs）在特定領域的問答能力。它為垂直領域的知識庫提供邏輯推理與問答解決方案，基于知識與文本塊的互索引結構，整合非結構化數據、結構化信息及業務專家經驗，從而構建統一的業務知識圖譜。

KAG是什么

KAG（Knowledge Augmented Generation）是螞蟻集團開發的一種專業領域知識服務框架，致力于通過知識增強來提升大型語言模型（LLMs）在特定領域的問答能力。KAG為垂直領域的知識庫提供了邏輯推理與問答解決方案。其基礎是知識與文本塊之間的互索引結構，能夠整合非結構化數據、結構化信息以及業務專家的經驗，形成一個統一的業務知識圖譜。KAG還推出了邏輯引導的混合推理引擎，將自然語言問題轉化為融合語言與符號的解決過程，支持邏輯推理和多跳事實問答等功能，有效克服了傳統RAG向量相似性計算的模糊性和OpenIE帶來的噪聲問題，從而顯著提升了推理和問答的準確性與效率。

KAG的主要功能

• 專業領域問答增強：結合知識圖譜和向量檢索，提升大型語言模型在特定領域的問答能力，生成更精確、專業且邏輯嚴謹的答案。
• 知識表示與檢索優化：采用LLM友好的知識表示框架，實現知識圖譜與原始文本塊的雙向索引，優化知識的表示、推理和檢索過程，提高檢索結果的準確性和相關性。
• 混合推理與問題解決：基于邏輯引導的混合推理引擎，將自然語言問題轉化為結合語言與符號的問題解決過程，集成檢索、知識圖譜推理、語言推理和數值計算，有效處理復雜問題。
• 知識對齊與語義增強：利用語義推理進行知識對齊，定義領域知識的多種語義關系，提高知識的標準化與連通性，增強知識表示的準確性與一致性。

KAG的技術原理

• 知識圖譜與向量檢索結合：基于知識圖譜的結構化語義信息與向量檢索的高效性，知識圖譜組織并表示領域知識，通過向量檢索快速獲取與問題相關的知識片段。
• LLM友好的知識表示：設計LLMFriSPG框架，使知識圖譜的數據、信息和知識層次結構與大型語言模型的輸入輸出格式相適配，實現知識的統一表示和有效傳遞。
• 互索引機制：建立知識圖譜結構與原始文本塊之間的互索引關系，增強圖結構中的實體、關系等與文本塊內容的關聯，提升知識的語義連通性和檢索精準度。
• 邏輯形式引導推理：采用邏輯形式語言將復雜問題分解為多個子問題，通過規劃、推理和檢索等操作符進行解答，實現問題解決過程的符號化與結構化，提高推理的嚴謹性與可解釋性。
• 語義推理與知識對齊：在知識圖譜的構建與檢索過程中，采用語義推理技術對知識進行對齊與整合，識別和建立知識之間的語義關系，提升知識的準確性與一致性。

KAG的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/OpenSPG/KAG
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2409.13731

KAG的應用場景

• 金融風控：整合金融數據與知識圖譜，識別并預警信貸違約、欺詐等風險，輔助金融機構制定有效的風控策略。
• 醫療健康：構建醫療知識圖譜，幫助醫生進行疾病診斷、治療方案推薦與藥物研發，提高醫療服務的質量與效率。
• 智能客服：作為智能客服的核心引擎，實現對復雜用戶需求的精準理解與快速回應，提升用戶滿意度和企業服務效率。
• 知識管理和決策支持：幫助企業構建企業級知識圖譜，提供決策支持，輔助企業在戰略規劃、市場分析與產品創新等方面進行重要決策。
• 教育與科研：整合教育與科研資源，輔助教師進行教學設計與科研人員的研究分析，促進知識的傳播與創新。