2.KGSolver：负责推理和求解。采用逻辑形式引导的混合求解和推理引擎，包含规划、推理和检索三种运算符，能够集成检索、知识图谱推理、语言推理和数值计算四种问题求解过程，处理复杂的逻辑推理和问答任务。3.KAGModel：包含模型训练、优化或其他与模型相关的组件，可降低与大型模型之间的耦合成本，适用于需要高效计算和低资...
在知识对齐策略方面，KAG框架面临的主要挑战是如何解决信息抽取构建知识图谱时的知识对齐问题。为了应对这一挑战，该框架充分利用了概念图来提升知识对齐的准确性。通过概念图，我们可以增强知识实例的标准化、完善概念与实例之间的链接、确保概念间关系的完整性，并注入领域知识来提高检索结果的精确度。同时，KAG框架还对...
这也是我在《GraphRAG系列范式冷思考：GraphRAG、KAG框架思考及E2E-AFG自适应过滤端到端思路》中说说的，它把KG的流程都带过来了，所以可以看到后续有结构化构建与开放信息抽取 **(利用oneke，执行要素结构化，首先获得
2、KAG：专业领域知识增强大模型服务框架 应对大模型在真实应用场景遇到的挑战，蚂蚁研发了基于知识增强在垂直领域的可控生成框架 KAG。KAG 可控生成框架是基于开源系统 OpenSPG 升级，并且结合了蚂蚁自研的图数据库 TuGraph-DB 的能力。TuGraph-DB 作为 KAG 中知识图谱 SPG 的底层图引擎，为 KAG 提供了高效的知识存...
LLMFriSPG是KAG框架的核心知识表示模型,旨在弥合传统知识图谱的符号化逻辑与LLM的文本理解能力之间的鸿沟。其设计目标是通过分层结构、动态属性和语义对齐机制,实现自动化知识构建与专家知识约束的灵活平衡,同时为LLM提供丰富的上下文支持。 1. 分层架构:从数据到知识的金字塔 ...
KAG框架本地实践 我们按官方教程上手实践。 KAG图谱后端服务安装 KAG图谱后端服务基于OpenSPG知识图谱构建框架,该框架我们之前有调研过,是大模型时代为数不多的利用大模型能力增强图谱构建的开源框架。首先按照OpenSPG-Server服务端官方说明文档搭建图谱服务端服务,我直接采用的是镜像安装方法: ...
2、我对集成性的框架不是很感冒，这是我的一些偏见；核心还是要快、有效、解决实际问题，比如KAG中的一些nl2sql、抽取的model，这些模块化开出去会更有推广意义，大家可以集成到更多的实际落地中；graphrag，也是5月份疯狂pr，我们也试过，业务端是不买帐的，也被证明是技术理想型，技术路线也没问题，逻辑也通，...
KAG 是什么 KAG（Knowledge Augmented Generation）是蚂蚁集团推出的专业领域知识服务框架，旨在通过知识增强提升大型语言模型（LLMs）在特定领域的问答性能。KAG 基于知识和文本块的互索引结构，整合非结构化数据、结构化信息以及业务专家经验，形成统一的业务知识图谱。KAG 推出了逻辑形式引导的混合推理引擎，将自然语言问题...
【KAG 框架】零基础入门,比 RAG 更好上手,“碾压 RAG” 突出技术优势,实现超越 RAG 的 “智能增强”共计3条视频,包括:前言--必须要了解大模型的学习路线!、1. KAG基础-安装与部署、2.知识抽取及SCHEMA建立等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
为了解决这些问题,本文提出了一种名为KAG(Knowledge Augmented Generation)的知识增强框架。KAG由以下三个核心部分组成: KAG-Builder:负责构建离线索引。它提出了一个对大语言模型(LLM)友好的知识表示框架,称为LLMFriSPG,实现了知识结构和文本块之间的相互索引。 KAG-Solver:引入了一个逻辑形式引导的混合推理求解器,整...