自然语言处理:第六十二章 KAG 超越GraphRAG的图谱框架

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项目地址: OpenSPG/KAG: KAG is a knowledge-enhanced generation framework based on OpenSPG engine, which is used to build knowledge-enhanced rigorous decision-making and information retrieval knowledge services


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KAG（ Knowledge Augmented Generation ）框架早在9月份就已经发布，近期终于开源了，它的核心在于提出了：

  • 一种LLM友好的知识表示方法
  • 知识图谱与原始文本块之间的相互索引
  • 逻辑形式引导的混合推理引擎
  • 以及基于语义推理的知识对齐

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归功于在构建更有效的索引、知识对齐和混合解决库方面的创新，KAG框架在多跳问答任务中相比于现有的RAG方法有显著的性能提升，2wiki、MuSiQue数据集上的EM指标直接翻倍。此外，KAG框架在蚂蚁集团的电子政务问答和电子健康问答场景中也表现出了更高的准确性。

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KAG构建器流水线的示例

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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
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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。
自然语言处理:第七十八章 RAG框架总结主流框架推荐
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本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor: 优快云 of ManVictor写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!设想你正致力于构建一个智能问答系统，该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息，并据此生成自然流畅的回答。然而，随着数据规模的不断扩大，系统面临着严峻的挑战：检索效率逐渐下滑，生成内容的质量亦趋于下降。这正
【GitHub开源项目实战】KAG 开源实战解析：面向政务与金融场景的多模态知识推理引擎框架剖析
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
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KAG（Knowledge-Augmented Governance）是由浙江大学与蚂蚁集团联合开源的一套面向政务与金融场景的知识推理引擎，旨在解决复杂政策理解、多环节任务拆解与流程异常提示等实际需求。该系统构建于多模态融合知识图谱之上，支持文本、结构化表格、法规条文等多类型知识融合，具备结构问答、材料审核、合规推荐等能力。在浙江政务系统试点落地后，KAG 在创业补贴材料缺失预警、政策匹配推荐等任务上使漏档率降低超过 40%。本文将围绕其系统架构、语义建模、流程拆解引擎、图谱融合策略与实际部署路径进行详细分
KAG框架：知识图谱+RAG技术解决大模型幻觉的终极方案
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Androiddddd的博客
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LLMFriSPG的形式化定义如下：：表示LLMFriSPG中所有类型的集合。涵盖了实体类型（EntityType）、事件类型（EventType）类以及所有与LPG（带标签的属性图，Labeled Property Graph）语法声明兼容的预定义属性。：表示所有的实体类型（如Person、Organization等）和事件类型类，以及所有预定义的属性。这些类型定义了可以存在于知识图谱中的不同种类的对象及其特性，是构建具体实例的基础。
KAG：知识图谱与LLM融合的智能突破
XianxinMao的博客
03-26 947
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赋能，知识图谱提速，智能问答更快更准！
2501_92069919的博客
05-16 616
知识图谱在智能问答系统中扮演着关键角色，它通过有序整合海量知识，帮助大模型快速理解并精准回答用户问题。传统知识图谱构建依赖人工标注，存在效率低、主观性强和修正成本高等问题。KAG（知识增强生成）技术的引入，通过大模型的语言理解能力和逻辑推理，实现了全自动化的文本知识图谱抽取，显著提升了构建效率和准确性。KAG技术不仅将知识图谱构建周期从数周缩短至数天，还消除了人工标注的主观偏差，使得智能问答系统能够提供更及时、精准的回复。金现代公司通过KAG技术，显著提升了其智能问答平台小金智问®的效能，使其在处理各类问答
从RAG到KAG，利用知识图谱大幅提升检索性能
Python_cocola的博客
01-20 2061
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。
蚂蚁 KAG 框架开源：知识图谱 + RAG 双引擎
pursue.dreams的博客
07-28 2002
KAG框架通过"知识图谱+向量检索"的深度融合，为专业领域知识服务提供了新范式。其91%的政务问答准确率不仅是技术指标的突破，更意味着LLM在医疗、金融、法律等高风险领域的落地成为可能。对于开发者而言，KAG的开源特性（MIT许可证）与模块化设计，使其既能快速集成到现有系统，又支持按需扩展自定义功能。GitHub仓库技术论文社区交流：加入OpenSPG开源社区（钉钉群：35687776）参与讨论。
知识增强图（KAG）在LLM检索中的应用
llm_way的博客
01-03 1719
KAG 即知识增强图（Knowledge - augmented Graph），它将大语言模型与结构化的知识图谱深度整合，旨在实现专业领域中的逻辑推理和问答功能。KAG 构建于 OpenSPG 引擎之上，这一引擎是创建和管理知识图谱的框架，就如同一张庞大且详尽的信息地图，能够将原始数据转化为有用的知识，支持知识图谱的持续更新和完善，并将大数据与人工智能系统相连接，以解决复杂的实际问题。OpenSPG 的灵活性使其可以根据不同行业和需求进行定制化调整，为 KAG 的强大功能提供了坚实基础。
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 1961
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。
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 3611
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。
KAG 技术与实践分享｜基于 KAG 框架自主完成领域图谱构建和知识问答
金融机器智能社区
12-02 4491
检索增强生成（RAG）技术推动了领域应用与大模型结合。然而，RAG 存在着向量相似度与知识推理相关性差距大、对知识逻辑（如数值、时间关系、专家规则等）不敏感等问题，这些都阻碍了专业知识服务的落地。10 月 24 日，OpenSPG 发布 V0.5 版本，正式发布了知识增强生成（KAG）的专业领域知识服务框架。KAG 旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，并通过四个方面双向增强大型语言模型和知识图谱，以解决 RAG 挑战：(1) 对 LLM 友好的知识表示(2) 知识图谱与原文片段之间的互索引。
[Datawhale Camp] Task01- 知识图谱介绍
monarch
01-11 923
文章目录
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 3692
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。
KAG（Knowledge Augmented Generation）
xuukai的博客
06-10 835
KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个基于 OpenSPG 引擎和大型语言模型（LLM）的逻辑推理和问答框架，旨在为垂直领域知识库构建逻辑推理和问答解决方案。
【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 3238
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模型
panshengnan的专栏
12-10 1118
（如图谱、维基百科、专业文献等）来提升模型生成的准确性、深度和上下文相关性。部知识，提高生成模型在复杂任务中的表现，特别是对于一些需要背景知识或者语境上下文的生成任务。，尤其在回答问题、自动化摘要、生成问答等任务中，能够产生更具逻辑性和事实依据的输出。：基于 Transformer 的生成模型（如 GPT、BART、T5）。借助外部知识，生成结果更具真实性和准确性，降低模型生成不真实内容的风险。：在生成内容的过程中，利用外部知识库或实时检索的方式，向语言模型。：知识库和生成模型可独立扩展和优化。
[笔记.AI]KAG（知识增强生成 Knowledge Augmented Generation）
:: Dotnet Fantasy ::
03-12 1102
KAG 被定义为一种结合大型语言模型（LLM）与知识图谱的框架，旨在通过结构化知识增强生成内容的准确性和相关性。根据的内容，KAG 整合了知识图谱的推理能力与 LLM 的语言生成灵活性，为专业领域（如医疗、法律和政府服务）提供了新的可能性。另一研究进一步强调了 KAG 在专业领域的应用潜力，特别是在处理复杂查询时。知识图谱是一种结构化知识表示，包含实体及其关系，为 KAG 提供了可靠的外部知识源。
KAG知识增强生成框架：融合知识图谱与大模型的智能问答解决方案
KAG（Knowledge Augmented Generation）知识增强生成框架是一种融合大型语言模型（LLM）与知识图谱技术的先进人工智能系统，旨在提升自然语言理解、推理能力以及信息检索的准确性与可解释性。该框架基于OpenSPG...
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