大模型知识服务框架KAG：专业领域的知识增强生成解决方案

什么是KAG框架？

KAG（Knowledge Augmented Generation）是基于OpenSPG引擎与大型语言模型（LLM）的逻辑推理问答框架，专为构建垂直领域知识库设计。相较于传统RAG（Retrieval-Augmented Generation）依赖向量相似度计算导致的歧义性问题，以及GraphRAG因开放信息抽取（OpenIE）引入的噪音，KAG通过逻辑符号引导的混合推理引擎和知识对齐技术，显著提升了专业领域问答的准确性与多跳推理能力。

KAG的核心优势

逻辑推理能力：支持复杂逻辑推理与多跳事实问答，优于当前SOTA方法。
知识管理创新：提出LLMFriSPG框架，兼容无模式约束的开放抽取与有模式约束的专家知识构建。
混合求解引擎：集成图谱推理、文本检索、数值计算与语义推理，实现多模态问题求解。

KAG的核心功能解析

1. LLM友好的语义化知识管理

在私域知识库场景中，非结构化数据、结构化信息与专家经验往往并存。KAG提出LLMFriSPG框架，在DIKW（数据-信息-知识-智慧）分层模型基础上，实现以下功能：

互索引结构：图节点与原始文本块双向关联，支持基于图结构的倒排索引。
语义对齐技术：通过概念推理减少信息抽取噪声，提升知识一致性。
领域模式约束：允许专家定义领域Schema，确保知识构建的专业性。

2. 逻辑符号引导的混合推理引擎

KAG的推理引擎包含规划、推理、检索三类运算符，将自然语言问题分解为多步骤求解过程：

精确匹配检索：直接调用图谱中的实体与关系。
文本语义检索：结合上下文块补充细节。
数值计算与语义推理：处理复杂逻辑（如时间推理、数值比较）。

KAG的行业应用场景

金融风控：通过多跳推理识别关联企业风险。
医疗诊断：结合事理图谱与临床指南生成诊断建议。
法律咨询：基于法条和判例的逻辑链生成法律意见。

如何快速部署KAG？

面向普通用户的产品模式

环境准备

系统要求：

macOS：Monterey 12.6+
Linux：CentOS 7/Ubuntu 20.04+
Windows：WSL 2/Hyper-V + Docker

一键启动：

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/OpenSPG/openspg/master/dev/release/docker-compose.yml -o docker-compose.yml
docker compose -f docker-compose.yml up -d

访问 http://127.0.0.1:8887 并使用默认账号（openspg/openspg@kag）即可体验。

面向开发者的工具包模式

安装步骤

Python环境配置：

conda create -n kag-demo python=3.10 && conda activate kag-demo
git clone https://github.com/OpenSPG/KAG.git
cd KAG && pip install -e .

开发者文档：参考KAG使用指南实现自定义场景适配。

KAG技术架构详解

1. kg-builder：知识构建层

LLMFriSPG表示框架：支持从非结构化文本到结构化图谱的自动化映射。
多模态数据融合：整合文本、表格、专家规则等多源数据。

2. kg-solver：混合求解层

动态规划器：根据问题类型自动选择检索策略（如精确检索优先于语义检索）。
推理链优化：通过符号逻辑约束减少LLM的幻觉输出。

KAG与RAG、GraphRAG的差异对比

特性	KAG	RAG	GraphRAG
知识表示	图-文本互索引	纯向量嵌入	开放抽取图谱
推理能力	支持符号逻辑与多跳推理	依赖向量相似度	受限于抽取噪声
领域适应性	支持Schema约束的专家知识	通用场景	需人工清洗数据

完整对比参见技术讨论区。

版本更新与未来规划

近期更新

2025.01.07：新增领域Schema自定义、可视化图分析、摘要生成任务支持。
2024.11.21：支持Word文档上传、知识库批量删除、并发模型调用优化。

未来路线图

对话式任务支持：增强多轮交互中的上下文保持能力。
分布式构建：支持PB级知识库的横向扩展。
医疗与事理图谱解决方案：预置行业最佳实践模板。

如何参与KAG社区？

GitHub仓库：https://github.com/OpenSPG/KAG
技术文档：https://openspg.yuque.com/ndx6g9/docs

学术引用：

@article{liang2024kag,
  title={KAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation},
  author={Liang, Lei and Sun, Mengshu and Gui, Zhengke and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2409.13731},
  year={2024}
}

核心贡献团队

KAG由浙江大学、清华大学联合团队研发，核心成员包括梁磊、孙梦姝、桂正科、朱仲书等专家，覆盖知识图谱、自然语言处理与分布式系统领域。

许可协议：Apache License 2.0
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