在当今这个信息爆炸的时代，大模型技术以其强大的数据处理能力和广泛的应用场景，成为了人工智能领域的一颗璀璨明珠。然而，伴随着大模型的广泛应用，一些问题也逐渐浮出水面，如幻觉问题、多源数据的有效利用问题、可解释性和可控性问题，以及生成溯源问题等。这些问题不仅限制了大模型在某些领域的应用，也对模型的可靠性和用户的信任度提出了挑战。

在这样的背景下，Utenet-KGAG（全称为Knowledge Graph Augmented Generation即知识图谱生成增强）应运而生，它是一款专注于提升大模型的可信度和私域数据深度利用的创新智能平台。Utenet-KGAG通过整合知识图谱（KG）、大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）等先进技术，构建了一个具备知识挖掘、知识联想、社区发现等主要能力的生成增强引擎（框架）。

此外，它还配备了一个可视化工程平台，支持用户快速接入外部知识/图谱资源和构建数据索引，简化了数据处理和检索的过程。Utenet-KGAG不仅能够减轻大模型产生幻觉的问题，提供解释和推理知识的手段，还能作为外部检索工具，增强大模型生成的准确度和可信度，推动智能决策和创新。

图：Utenet-KGAG产品

1. 知识数据接入

为了降低大模型幻觉，Utenet-KGAG平台提供了强大的向量化工具和图谱链接工具。通过一键转换向量检索等方式，用户可以快速定位相关信息，关联不同信息源中的数据，提供更为丰富和准确的答案。同时，通过整合外部动态的知识图谱，Utenet-KGAG能够基于业务知识表征来提升大模型的行业认知，通过答案验证来改进模型的输出。

2. 接入后平台自动构建索引及数据流

完成外部知识/图谱的接入后，Utenet-KGAG平台通过索引生成组件和数据流构建组件，自动完成数据索引构建和检索数据流构建。这不仅有效串联了行业知识和大模型认知间的数据互动，还指导生成模型产出更准确、更丰富的内容。

图：Utenet-KGAG专注于提升大模型的可信度和私域数据深度利用

3. 检索增强服务

Utenet-KGAG平台结合大语言模型完成粗粒度的图结构构建，将非结构化数据转换成图结构信息，方便后续的深度图检索挖掘应用。图检索服务利用知识图谱来表示和组织数据，通过图谱中的节点和边来揭示数据间的复杂关系，实现数据的深层次连接和推理。

Utenet-KGAG平台提供了知识溯源功能和人机交互可解释链条功能，帮助用户理解模型的决策过程。通过可视化地探索模型内部的知识表示与推理过程，增强对模型决策的信任感。

Utenet-KGAG框架通过文档语义分析与关键知识点提取，能够对长文本进行深入分析，快速抓取文章的核心内容，从而提升信息处理的效率。它还能自动发现和分类新的概念，构建完整的知识网络。此外，KGAG的智能语义聚合技术能够将大量分散的知识进行语义上的聚合，形成有上下文联系的知识簇，增强了知识的应用价值。

Utenet-KGAG框架利用深度学习和关系推理技术，挖掘知识库中潜在的隐性知识关联，为用户提供深度洞察。它结合当前语境或用户输入，动态推理出与上下文高度相关的知识点及其潜在关联，提供针对性的知识生成。此外，KGAG构建了多层次的知识联想网络，帮助用户在不同层次上探索知识的联动关系。

图：基于多节点关系的知识挖掘与推理

Utenet-KGAG框架通过分析知识图谱中的节点与边的结构特征，自动识别出具有高度聚合性的知识社区，为用户提供领域知识的集群化呈现。它还能动态分析和更新知识图谱中社区的变化，自动识别并跟踪社区的演变轨迹。

Utenet-KGAG的社区影响力分析功能可以评估社区在整体知识图谱中的影响力和贡献度，支持决策优化。同时，Utenet-KGAG对生成内容中的知识密度进行分析，确保输出结果覆盖用户所需的关键知识点，避免内容泛泛而谈。

图: 基于社区发现的挖掘隐藏信息

Utenet-KGAG的问世，不仅解决了大模型技术在实际应用中的诸多问题，还为各行各业提供了一种全新的智能决策支持工具。它通过深度整合知识图谱和大型语言模型，实现了对大模型的可信度和私域数据深度利用的双重提升，为用户带来了前所未有的智能体验。

随着Utenet-KGAG的不断优化和升级，我们有理由相信，它将在未来的人工智能领域发挥更加重要的作用。