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上个周,OpenSPG 开源了KAG 框架,通过利用知识图谱和向量检索的优势,在四个方面双向增强LLM和知识图谱,以解决 RAG 存在的挑战(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。)。
整个框架包括kg-builder和kg-solver两部分
知识表示:
KAG参考了DIKW(数据、信息、知识和智慧)的层次结构,将SPG升级为对LLM友好的版本,能够处理非结构化数据、结构化信息和业务专家经验。采用版面分析、知识抽取、属性标化、语义对齐等技术,将原始的业务数据&专家规则融合到统一的业务知识图谱中。
推理步骤:
效果如何?
KAG在多跳问答任务中表现优异,相较于其他方法如NaiveRAG、HippoRAG等,在hotpotQA上的F1分数提高了19.6%,在2wiki上的F1分数提高了33.5%。
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