从RAG到KAG，利用知识图谱大幅提升检索性能

最新推荐文章于 2025-09-30 16:57:52 发布

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#知识图谱 #人工智能 #语言模型 #机器学习 #自然语言处理

全方位解析KAG。

随着人工智能技术的不断演进，知识增强生成（KAG）作为一项创新型技术，正在逐步取代传统的检索增强生成（RAG）系统，增强了专业精确度和领域智能。

本文带大家详细解析KAG的架构、优势及其在实际应用中的表现。

RAG

RAG，即检索增强生成，是一种为大型语言模型（LLM）提供额外知识的技术，提供了模型训练之外的信息。

其核心步骤包括：

文档：使用个人或定制的数据。
块：从小规模到大规模文档中提取信息片段。
嵌入：将文本信息转化为向量形式。
检索数据：用户提问后，问题转化为向量，并通过语义搜索在数据库中匹配答案，然后与问题一起输入模型以生成回答。

GraphRAG

RAG在向量检索中存在一些限制，主要是缺乏深入的上下文理解和复杂的推理能力。

现在，先稍微了解一下GraphRAG，这样才能更好地理解KAG。

那么，GraphRAG，简单地说，通过节点和边的形式存储数据：

节点：代表单个数据实体，如人、地点或物体，每个节点都有标识符、标签和属性。
边：表示节点间的联系，展示它们的关系，包括起点、终点、类型和属性。

例如，如果Samar和ABC公司是实体，那么“Samar在ABC公司工作”就是一个边的描述。

KAG：下一代智能框架

KAG集开放信息提取、知识图谱和多跳推理技术于一身，构建了一个统一的智能框架。

相较于传统RAG，KAG不仅依赖语义搜索，还结合了逻辑推理和混合检索，能够有效避免因数据不完整或不相关而导致的误差，确保答案的精确性和可靠性。

KAG的技术架构

KAG的技术架构分为两大主要环节：

数据存储：
接收非结构化的领域特定文档，如文本和报告。
通过语义分块将文档分解为有意义的信息块。
提取实体、事件和关系等结构化信息，准备进一步处理。
将信息与领域知识库对齐，整合预定义模式和领域概念。
将数据与知识图谱链接，增强数据的语义一致性和细节，以适配LLM。
数据检索：
逻辑形式求解器通过规划、推理和检索三个步骤解决复杂问题。
规划涉及拆解问题，确定解决问题的顺序。
推理是根据拆解后的问题检索信息，推断答案，或在需要时进一步拆解子问题。
检索旨在找到可用于解答原始问题或子问题的参考内容。

选择KAG的理由：

RAG在特定情况下有效，但它存在知识分散、推理能力弱和复杂查询错误多的问题。KAG通过以下方式改善了这些问题：

整合知识：统一整合不同数据源。
强化推理：使用高级算法提高答案准确性。
提高精确度：针对特定领域优化，增强可靠性和精确性。

KAG的实际应用

KAG的实际应用广泛：

电子政务：快速准确地回应公众咨询。
医疗领域：提升诊断和治疗方案的知识检索精准度。
专业领域：在金融、法律和教育等行业中处理复杂的多步骤查询。

性能基准与表现

KAG在HotpotQA、WikiHop和MusicQA等标准测试中展现出比传统RAG系统更优的效果。

AI新时代！

KAG是AI领域的一大进步，它通过结合强大的推理和统一知识体系，超越了RAG的局限，树立了新的专业智能标准。

随着KAG技术的不断演进，它有望彻底改变行业并重新定义AI解决方案。让我们拥抱这项技术，共同迈入AI的新发展阶段。

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