微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
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%。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-09-16
你的 RAG 还在“垃圾进,垃圾出”?我用这套流程,把“废料”文档变成了黄金知识库
2025-09-15
应对知识管理挑战:RAG技术如何驱动企业智能化升级
2025-09-15
RAG彻底爆了!一文掌握其效果优化的架构设计及核心要点
2025-09-12
Meta如何给RAG做Context Engineering,让模型上下文增加16倍
2025-09-12
检索器江湖:那些让RAG神功大成的武林绝学
2025-09-12
Dify + Oracle + MCP:轻松构建 RAG 与 MCP Agent 智能应用
2025-09-11
做好 RAG 落地最后环节 —— 评估 RAG 应用
2025-09-10
企业级RAG系统实战心得:来自10多个项目的深度总结
2025-06-20
2025-06-20
2025-07-15
2025-06-24
2025-06-24
2025-07-16
2025-06-23
2025-07-09
2025-06-20
2025-07-08
2025-09-10
2025-09-10
2025-09-03
2025-08-28
2025-08-25
2025-08-20
2025-08-11
2025-08-05