开源项目KAG安装与配置指南

开源项目KAG安装与配置指南

KAG KAG is a logical form-guided reasoning and retrieval framework based on OpenSPG engine and LLMs. It is used to build logical reasoning and factual Q&A solutions for professional domain knowledge bases. It can effectively overcome the shortcomings of the traditional RAG vector similarity calculation model. KAG 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/KAG

1. 项目基础介绍

KAG(Knowledge Augmented Generation)是一个基于OpenSPG引擎和大型语言模型的逻辑推理和问答框架。它主要用于为垂直领域知识库构建逻辑推理和问答解决方案。KAG能够有效克服传统RAG向量相似度计算模型的模糊性以及OpenIE引入的GraphRAG噪声问题。它支持逻辑推理和多跳事实问答等功能。

2. 主要编程语言

该项目主要使用Python编程语言。

3. 关键技术和框架

  • OpenSPG引擎:一个开源的知识图谱推理引擎。
  • 大型语言模型:用于自然语言理解和生成。
  • 逻辑形式引导的混合推理:结合规划、推理和检索操作,将自然语言问题转化为结合语言和符号的解题过程。
  • 知识表示:采用DIKW层次结构,整合结构化和非结构化数据以及业务专家经验。

4. 安装和配置准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:

  • 操作系统
    • macOS用户:macOS Monterey 12.6或更高版本
    • Linux用户:CentOS 7 / Ubuntu 20.04或更高版本
    • Windows用户:Windows 10 LTSC 2021或更高版本
  • 软件需求
    • macOS/Linux用户:Docker,Docker Compose
    • Windows用户:WSL 2 / Hyper-V,Docker,Docker Compose
  • Python环境:建议使用conda管理Python环境,确保与其他项目不冲突。

5. 安装步骤

5.1 Docker环境配置

首先,您需要确保Docker和Docker Compose已经安装在您的系统上。

  • 对于macOS/Linux用户,打开终端并运行以下命令:
# 安装Docker
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

# 安装Docker Compose
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
  • 对于Windows用户,需要安装Docker Desktop,并确保WSL 2或Hyper-V启用。

5.2 克隆项目代码

在终端中运行以下命令来克隆项目代码:

git clone https://github.com/OpenSPG/KAG.git

5.3 使用Docker Compose启动服务

在项目目录中,运行以下命令来启动服务:

cd KAG
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/OpenSPG/openspg/refs/heads/master/dev/release/docker-compose-west.yml -o docker-compose-west.yml
docker compose -f docker-compose-west.yml up -d

5.4 使用项目

服务启动后,您可以用浏览器访问默认的URL来使用KAG产品:

http://127.0.0.1:8887

默认用户名和密码为:

Username: openspg
Password: openspg@kag

以上步骤即为KAG项目的详细安装和配置指南。请按照上述步骤操作,如果遇到问题,请参考项目的官方文档或寻求社区的帮助。

KAG KAG is a logical form-guided reasoning and retrieval framework based on OpenSPG engine and LLMs. It is used to build logical reasoning and factual Q&A solutions for professional domain knowledge bases. It can effectively overcome the shortcomings of the traditional RAG vector similarity calculation model. KAG 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/KAG

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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