知识增强图（KAG）在LLM检索中的应用

最新推荐文章于 2025-09-30 16:57:52 发布
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#KAG #知识图谱 #graphrag #RAG #检索增强生成

在人工智能领域蓬勃发展的当下，生成式人工智能技术不断取得新的突破，其中基于大语言模型（LLM）的检索技术更是成为众多应用场景的核心。检索增强生成（RAG）和 GraphRAG 作为该领域的重要探索成果（2024 年 RAG 的崛起和演变：一年回顾综述（1.25万字+46参考文献+18张图）），曾为连接外部文档与大语言模型进行问答任务提供了有力支持，但它们也存在着不可忽视的局限性。在此背景下，知识增强生成（KAG）应运而生，它不仅有效克服了前两者的不足，更在诸多方面实现了显著提升，为基于 LLM 的检索技术带来了崭新的发展方向。

一、RAG 与 GraphRAG 的发展脉络与局限剖析

（一）RAG：连接外部知识的先驱

RAG （面向企业RAG（Retrieval Augmented Generat

最低0.47元/天 解锁文章
【KAG：基于 OpenSPG 引擎的知识增强生成框架，旨在构建知识增强的严谨决策和信息检索知识服务】
u013818406的博客
10-27 3276
KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个基于OpenSPG引擎构建的知识增强生成框架，它旨在通过结合大型语言模型（LLM）和知识图谱的优势，提供更加严谨的决策支持和信息检索服务。KAG通过四个关键方面来增强LLM和知识图谱：对LLM友好的知识表示、知识图谱与原文片段之间的互索引、逻辑形式引导的混合推理引擎，以及与语义推理的知识对齐。
KAG，一种知识增强生成的私域知识库可信框架，产品模式、开发者模式实操演示，支持GPT大模型、国产大模型、开源本地大模型
youeyeb的博客
01-08 1966
1.1 主要内容KAG开源框架介绍及使用KAG实现知识增强生成应用本次实现功能为:产品模式测试、开发者模式测试1.2 KAG框架(1)KAG是什么KAG是OpenSPG发布v0.5版本中推出的知识增强生成（KAG）的专业领域知识服务框架，旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，增强大型语言模型和知识图谱，以解决 RAG 挑战。
KAG:大模型知识服务框架
最新发布
applepie_max的博客
09-30 1274
最近，快速发展的增强检索生成（RAG）[1, 2, 3, 4, 5] 技术在赋予大语言模型（LLMs）获取领域特定知识的能力方面发挥了重要作用。这是通过利用外部检索系统实现的，从而显著减少了答案幻觉的发生，并使在特定领域构建应用成为可能。为了提升 RAG 系统在多跳和跨段落任务中的性能，具有强大推理能力的知识图谱被引入到 RAG 技术框架中，包括 GraphRAG[6]、DALK[7]、SUGRE[8]、ToG 2.0[9]、GRAG[10]、GNN-RAG[11] 和 HippoRAG[12]。
2025年开源RAG最佳选择：浙大与蚂蚁的 KAG 技术突破
surfirst的博客
01-03 1680
浙江大学与蚂蚁集团推出的**知识增强生成（KAG）**框架，旨在解决传统**检索增强生成（RAG）**方法在多跳推理和复杂逻辑处理中的不足。KAG通过结合知识图谱（KGs）和创新技术，显著提升了大语言模型在专业领域问答中的准确性和效率。
私有化部署 Llama3 大模型, 支持 API 访问
chenxyuan1tuo的博客
06-18 1780
原文 https://ducafecat.com/blog/llama3-model-api-local通过 ollama 本地运行 Llama3 大模型其实对我们开发来说很有意义，你可以私有化放服务上了。然后通过 api 访问，来处理我们的业务，比如翻译多语言、总结文章、提取关键字等等。你也可以安装 enchanted 客户端去直接访问这个服务 api 使用。
国内首个专业领域知识增强服务框架 KAG 技术报告，助力大模型落地垂直领域
m0_59235245的博客
09-25 2732
以上也是当前多数大模型所欠缺的能力。鉴于此，今年上半年我们进行了大量探索，并正式着手构建一个基于知识增强的、面向垂直领域的可控生成框架。
KAG：通过知识增强生成提升专业领域的大型语言模型（四）
qq_60040306的博客
05-11 1107
本周对KAG-solver中的知识层次结构和检索策略执行器的代码进行了解读，涵盖了多个组件的配置和实现。知识层次结构分为知识层（KG_cs）、图信息层（KG_fr）和原始块层（RC），三种层次结构用于不同情况的信息检索，检索准确性和逻辑严密程度依次下降，检索效率依次上升。知识合并器用于合并三种层次的知识信息，以方便检索器的检索。检索器除了在三种层次进行混合检索外，还可以进行推理检索执行和基于python的数学执行，并将输出结果转换为用户友好型的输出格式。
从RAG到KAG，利用知识图谱大幅提升检索性能
ai_tech_talk的博客
03-27 1004
全方位解析KAG。
通过将RAG与知识图谱相结合的知识增强生成（KAG）
小哲的博客
04-10 1976
知识增强型生成（Knowledge Augmented Generation，简称KAG）的出现标志着人工智能领域的一个关键进步，特别是在提升大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）的能力方面。KAG将知识图谱（Knowledge Graphs，简称KGs）的结构化推理能力与语言模型的通用性相结合，形成一个能够产生连贯、逻辑且符合特定领域的输出的框架。这一创新在医疗保健、法律和行政服务等专业领域尤其有价值，在这些领域中，精确性和上下文理解至关重要。
RAG与KAG：GenAI知识增强生成的比较和差异
小哲的博客
04-09 1191
RAG，或检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合了检索和基于生成模型的框架。它已成为生成式人工智能最重要的应用之一，将外部文档（PDF、视频等）与LLM连接起来用于问答案例。检索：查询通过一个检索系统，从外部知识源中检索相关文档或段落。生成：这些检索到的段落作为上下文被整合进一个生成模型（如GPT-4或Gemini），然后该模型综合信息以生成相关的答案。它的应用多种多样，从回答开放域查询或需要访问最新或特定领域信息的聊天机器人到定制搜索引擎。
KAG：通过知识增强生成提升专业领域的大型语言模型（二）
qq_60040306的博客
04-27 1787
本周继续学习KAG的实验结果部分、完成对KAG的安装部署，还有对KAG代码框架的理解。首先，介绍了KAG框架在知识密集型问答任务中的应用和性能评估。KAG通过多步检索、知识对齐和逻辑形式求解等策略，提升了问答系统在多跳问答数据集上的表现。消融研究进一步探讨了知识图谱索引和推理与检索策略对性能的影响，证明了知识对齐和逻辑形式求解器的有效性。然后，完成了包括KAG可视化界面和KAG开发者模式的安装部署，有Docker部署服务、构建和管理私域知识库以及进行推理问答的步骤。详细了解了KAG代码框架和实现过程。
KAG：知识图谱与LLM融合的智能突破
XianxinMao的博客
03-26 979
KAG通过结合知识图谱和大型语言模型（LLM）的推理能力，有效解决了传统RAG系统在专业领域中的语义局限性和逻辑推理不足的问题，提升了系统在复杂任务中的表现。AlphaMath则通过整合蒙特卡洛树搜索（MCTS）和LLM，实现了无需人工标注的自主数学推理，显著提升了LLM在数学问题上的准确性和效率。此外，Offloading技术通过将GPU的计算任务卸载到CPU，优化了LLM在资源受限环境中的内存使用和计算效率，使得在硬件条件有限的情况下仍能高效运行大型语言模型。这些创新为专业领域应用、自动化数学推理和资源
KAG LLM + 图谱的五方面增强：知识表示增强、图结构与文本互索引、符号引导的拆解和推理、知识对齐、模型，支付宝支小宝、蚂蚁集团应用算法，医疗问答指标解释准确率 ＞ 93%
Debroon
11-26 3650
这个框架的重要性在于它为构建专业领域的知识服务提供了一个可行的方案，既保持了大语言模型的灵活性，又具备了知识图谱的精确性和可解释性。通过将结构化的知识图谱推理与传统检索相结合，KAG能够实现更准确和更有逻辑性的响应，特别是在需要多跳推理的复杂领域特定查询方面。KAG 目标是在专业领域内实现准确的事实性回答和报告生成，融合不同层级知识创建从严格到宽松的决策范式。与主要依赖向量相似度的传统RAG不同，KAG集成了结构化的知识推理。先结构化图谱搜索和推理，当图谱无法回答，变成非结构化文本信息检索。
LLMs之KGRAG：《MedRAG: Enhancing Retrieval-augmented Generation with Knowledge Graph-Elicited Reasoning
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-09 1830
​ LLMs之KGRAG：《MedRAG: Enhancing Retrieval-augmented Generation with Knowledge Graph-Elicited Reasoning for Healthcare Copilot》翻译与解读 目录 《MedRAG: Enhancing Retrieval-augmented Generation with Knowledge Graph-Elicited Reasoning
知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）
Python单行客的博客
12-18 2364
知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）
LLMs之RAG：KAG(知识增强生成)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
12-09 3548
​ LLMs之RAG：KAG的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 KAG的简介 KAG的安装和使用方法 KAG的案例应用 KAG的简介 2024年10月25日，KAG (Knowledge Augmented Generation) 是一个基于OpenSPG引擎和大型语言模型(LLM)的逻辑形式引导推理和检索框架。它用于构建专业领域知识库的逻辑推理和事实问答解决方案。KAG能够有效克服传统RAG向量相似度计算模型的不足以及OpenIE引入的GraphRAG的噪声问题。它支
KAG：RAG已经不够了，知识增强生成才是王道，提升朴素RAG一倍性能
qkh1234567的博客
10-02 3717
RAG新推出的检索增强生成 (RAG) 技术虽能高效构建领域应用，但受限于模糊检索、通用语言模型的“幻觉”问题及复杂系统中的级联损失，专业知识服务效果受阻。在科学计算、医学和法律等领域，知识精准、信息完整及规则逻辑严密尤为关键。为此，我们推出知识增强生成 (KAG) 框架，通过双向增强大型语言模型 (LLM) 和知识图谱 (KG)，提升生成与推理能力，涵盖五大关键增强：LLM 友好的知识语义表示、知识图谱与原始块的相互索引、逻辑形式引导的混合推理、基于语义推理的知识对齐及 KAG 模型。
Graph RAG：知识图谱与检索增强生成的完美融合
2401_84204207的博客
09-12 1308
本文系统介绍了基于知识图谱的检索增强生成（GraphRAG）技术的新进展，重点分析了GraphRAG、LightRAG和PathRAG三种代表性框架。GraphRAG通过层次化社区发现实现全局语义推理；LightRAG采用双层级检索和动态更新机制提升效率；PathRAG则利用关联路径剪枝减少信息噪音。研究表明，这些方法在保持传统RAG优点的同时，显著提升了处理复杂全局查询的能力，为知识密集型任务提供了新思路。文章还提供了完整的AI大模型学习资源包，涵盖从基础到应用的全方位内容。
蚂蚁开源KAG框架：垂直领域知识增强生成解决方案
蚂蚁开源的KAG框架（Knowledge Augmented Generation）是一项面向垂直领域知识增强生成任务的重要技术创新，旨在解决传统检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）在实际应用中面临的诸多挑战，尤其是在...
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