KAG

KAG – 蚂蚁集团推出的专业领域知识服务框架

KAG（Knowledge Augmented Generation）是蚂蚁集团推出的一种专业知识服务框架，旨在通过知识增强技术提高大型语言模型（LLMs）在特定领域的问答能力。它为垂直领域的知识库提供逻辑推理与问答解决方案，基于知识与文本块的互索引结构，整合非结构化数据、结构化信息及业务专家经验，从而构建统一的业务知识图谱。

KAG是什么

KAG（Knowledge Augmented Generation）是蚂蚁集团开发的一种专业领域知识服务框架，致力于通过知识增强来提升大型语言模型（LLMs）在特定领域的问答能力。KAG为垂直领域的知识库提供了逻辑推理与问答解决方案。其基础是知识与文本块之间的互索引结构，能够整合非结构化数据、结构化信息以及业务专家的经验，形成一个统一的业务知识图谱。KAG还推出了逻辑引导的混合推理引擎，将自然语言问题转化为融合语言与符号的解决过程，支持逻辑推理和多跳事实问答等功能，有效克服了传统RAG向量相似性计算的模糊性和OpenIE带来的噪声问题，从而显著提升了推理和问答的准确性与效率。

KAG的主要功能

• 专业领域问答增强：结合知识图谱和向量检索，提升大型语言模型在特定领域的问答能力，生成更精确、专业且逻辑严谨的答案。
• 知识表示与检索优化：采用LLM友好的知识表示框架，实现知识图谱与原始文本块的双向索引，优化知识的表示、推理和检索过程，提高检索结果的准确性和相关性。
• 混合推理与问题解决：基于逻辑引导的混合推理引擎，将自然语言问题转化为结合语言与符号的问题解决过程，集成检索、知识图谱推理、语言推理和数值计算，有效处理复杂问题。
• 知识对齐与语义增强：利用语义推理进行知识对齐，定义领域知识的多种语义关系，提高知识的标准化与连通性，增强知识表示的准确性与一致性。

KAG的技术原理

• 知识图谱与向量检索结合：基于知识图谱的结构化语义信息与向量检索的高效性，知识图谱组织并表示领域知识，通过向量检索快速获取与问题相关的知识片段。
• LLM友好的知识表示：设计LLMFriSPG框架，使知识图谱的数据、信息和知识层次结构与大型语言模型的输入输出格式相适配，实现知识的统一表示和有效传递。
• 互索引机制：建立知识图谱结构与原始文本块之间的互索引关系，增强图结构中的实体、关系等与文本块内容的关联，提升知识的语义连通性和检索精准度。
• 逻辑形式引导推理：采用逻辑形式语言将复杂问题分解为多个子问题，通过规划、推理和检索等操作符进行解答，实现问题解决过程的符号化与结构化，提高推理的严谨性与可解释性。
• 语义推理与知识对齐：在知识图谱的构建与检索过程中，采用语义推理技术对知识进行对齐与整合，识别和建立知识之间的语义关系，提升知识的准确性与一致性。

KAG的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/OpenSPG/KAG
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.13731

KAG的应用场景

• 金融风控：整合金融数据与知识图谱，识别并预警信贷违约、欺诈等风险，辅助金融机构制定有效的风控策略。
• 医疗健康：构建医疗知识图谱，帮助医生进行疾病诊断、治疗方案推荐与药物研发，提高医疗服务的质量与效率。
• 智能客服：作为智能客服的核心引擎，实现对复杂用户需求的精准理解与快速回应，提升用户满意度和企业服务效率。
• 知识管理和决策支持：帮助企业构建企业级知识图谱，提供决策支持，辅助企业在战略规划、市场分析与产品创新等方面进行重要决策。
• 教育与科研：整合教育与科研资源，辅助教师进行教学设计与科研人员的研究分析，促进知识的传播与创新。