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 2025-04-09 21:00:00 发布

Python_金钱豹

最新推荐文章于 2025-04-09 21:00:00 发布

阅读量1.6k

点赞数 30

文章标签：知识图谱人工智能语言模型机器学习自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Python_cocola/article/details/145268532

版权

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。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述