KAG：知识图谱与向量混合检索的专业知识库问答框架-AIGC资源中心

综合介绍

KAG (Knowledge Augmented Generation) 是一个基于OpenSPG引擎和大语言模型(LLMs)的逻辑形式引导的推理和检索框架。该框架专门用于构建专业领域知识库的逻辑推理和事实问答解决方案，能有效克服传统RAG（检索增强生成）向量相似度计算模型的缺陷。KAG通过知识图谱与向量检索的优势互补，从四个方面双向增强大语言模型和知识图谱：LLM友好的知识表示、知识图谱与原始文本片段之间的相互索引、混合推理求解器、以及可信性评估机制。该框架特别适合处理数值计算、时序关系和专家规则等复杂的知识逻辑问题，为专业领域应用提供了更准确和可靠的问答能力。

KAG：知识图谱与向量混合检索的专业知识库问答框架-1

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KAG：知识图谱与向量混合检索的专业知识库问答框架插图2

功能列表

支持复杂逻辑形式的推理能力
提供知识图谱和向量检索的混合检索机制
实现LLM友好的知识表示转换
支持知识结构和文本块的双向索引
集成LLM推理、知识推理和数学逻辑推理
提供可信性评估和验证机制
支持多跳问答和复杂查询处理
提供专业领域知识库的定制化解决方案

使用帮助

1. 环境准备

首先需要确保您的系统满足以下要求：

Python 3.8或更高版本
OpenSPG引擎环境
支持的大语言模型API接口

2. 安装步骤

克隆项目仓库：

git clone https://github.com/OpenSPG/KAG.git
cd KAG

安装依赖包：

pip install -r requirements.txt

3. 框架使用流程

3.1 知识库准备

导入专业领域知识数据
配置知识图谱模式
建立文本索引系统

3.2 查询处理

问题输入：系统接收用户的自然语言问题
逻辑形式转换：将问题转换为标准化的逻辑表达式
混合检索：
- 进行知识图谱检索
- 执行向量相似度搜索
- 整合检索结果

3.3 推理过程

逻辑推理：使用混合推理求解器进行多步推理
知识融合：结合LLM推理和知识图谱推理结果
答案生成：形成最终的回答

3.4 可信性保障

答案验证
推理路径追踪
置信度评估

4. 高级功能使用

4.1 自定义知识表示

可以根据专业领域需求自定义知识表示格式，确保与LLM的兼容性：

# 示例代码
knowledge_config = {
"domain": "your_domain",
"schema": your_schema_definition,
"representation": your_custom_representation
}

4.2 推理规则配置

可以配置专门的推理规则来处理特定领域的逻辑：

# 示例代码
reasoning_rules = {
"numerical": numerical_processing_rules,
"temporal": temporal_reasoning_rules,
"domain_specific": your_domain_rules
}

5. 最佳实践

确保知识库数据质量和完整性
优化检索策略以提高效率
定期更新和维护知识库
监控系统性能和准确性
收集用户反馈进行持续改进

6. 常见问题解决

如遇到检索效率问题，可以适当调整索引参数
对于复杂查询，可以使用分步推理策略
推理结果不准确时，检查知识表示和规则配置

KAG项目讲解

1. 引言

前几天蚂蚁正式发布了一个专业领域知识服务框架, 叫做知识增强生成(KAG：Knowledge Augmented Generation)，该框架旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，以解决现有 RAG 技术栈的一些挑战。

从蚂蚁对这个框架预热开始，笔者就对 KAG 的一些核心功能比较感兴趣，尤其是逻辑符号推理与知识对齐，在现有主流 RAG 系统中，这两点讨论貌似还不算多，趁着这次开源，赶紧研究一波。

KAG论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.13731
KAG项目地址：https://github.com/OpenSPG/KAG

2. 框架概述

具体研读代码前，我们还是先简单了解下框架的目标与定位。

2.1 解决了什么问题( What & Why)?

其实看到 KAG 这个框架，我相信很多人估计跟我一样，想到的第一个问题就是为什么不叫 RAG 改叫 KAG 了。根据

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