KAG

KAG官网

KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个专业的领域知识服务框架，旨在通过知识图谱和向量检索的优势，双向增强大型语言模型和知识图谱，解决RAG（Retrieval Augmentation Generation）技术在向量相似性与知识推理相关性之间的大差距、对知识逻辑不敏感等问题。KAG在多跳问答任务上的表现显著优于NaiveRAG、HippoRAG等方法，例如在hotpotQA上的F1分数相对提高了19.6%，在2wiki上提高了33.5%。KAG已成功应用于蚂蚁集团的两个专业知识问答任务中，包括政务问答和健康问答，与RAG方法相比，专业性得到了显著提升。

KAG是什么？

KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个专业的知识增强型生成框架，它结合了知识图谱和向量检索技术，旨在提升大型语言模型在专业领域问答中的准确性和推理能力。不同于传统的RAG（Retrieval Augmented Generation）方法，KAG能够有效解决向量相似性与知识推理相关性之间的差距，并对知识逻辑更加敏感。它已经在蚂蚁集团的政务问答和健康问答等实际应用中取得了显著成果。

KAG的主要功能

KAG的核心功能在于构建专业的知识服务。它通过以下几个方面实现这一目标：

• 多跳问答： 能够处理复杂的多跳推理问题，给出更准确、更全面的答案。
• 逻辑推理： 基于逻辑形式引导的推理引擎，能够进行更深入的知识推理。
• 知识图谱集成： 将知识图谱与原文片段相互索引，提升知识检索和利用效率。
• 领域知识适配： 支持自定义专家规则和业务数据，适应不同专业领域的知识问答需求。
• 模型兼容性： 支持与OpenAI等MaaS API以及本地模型对接。

如何使用KAG？

KAG的使用流程大致如下：

1. 安装环境： 安装Docker、Docker Compose等必要软件。
2. 启动服务： 使用Docker Compose启动KAG服务。
3. 访问产品： 通过浏览器访问默认网址http://127.0.0.1:8887。
4. 安装KAG（开发者）： 创建conda环境，克隆代码，安装KAG。
5. 使用工具包： 参考快速入门指南，使用内置组件进行测试和应用。
6. 扩展KAG： 根据需求扩展kag-builder和kag-solver。
7. 自定义模型： 对接OpenAI服务或本地模型。

KAG产品价格

文章未提及KAG的产品价格信息，建议访问KAG官方GitHub页面或联系相关技术支持获取更多信息。

KAG常见问题

KAG的学习成本高吗？ KAG提供了详细的文档和教程，并支持多种模型对接，因此学习成本相对可控，但需要一定的编程基础和对知识图谱及大型语言模型的了解。

KAG适用于哪些类型的知识库？ KAG适用于各种结构化的和非结构化的专业领域知识库，包括但不限于政务、医疗、金融等领域。知识库的数据格式需要能够被KAG处理和索引。

KAG的性能如何？ KAG在多跳问答任务上的表现显著优于NaiveRAG、HippoRAG等方法，具体性能提升取决于知识库的质量和模型的选择。官方文档提供了在HotpotQA和2wiki数据集上的实验结果。

KAG官网入口网址

https://github.com/OpenSPG/KAG

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