KAG : 知識拡張型生成フレームワーク。専門的な知識サービス構築のための基盤です。

KAG

KAG

研究機器知識管理 #知識拡張 #生成フレームワーク #多段階質問応答 #知識グラフ #専門分野通常製品オープンソース

紹介 :

KAG（Knowledge Augmented Generation）は、専門分野の知識サービスフレームワークです。知識グラフとベクトル検索の長所を活かし、大規模言語モデルと知識グラフを双方向に強化することで、RAG（Retrieval Augmentation Generation）技術におけるベクトル類似性と知識推論の関連性の大きなずれや、知識論理への非対応といった問題を解決します。KAGは、多段階質問応答タスクにおいて、NaiveRAGやHippoRAGなどの手法を大幅に上回る性能を示し、例えばhotpotQAにおけるF1スコアは19.6%向上、2wikiでは33.5%向上しました。KAGは既に、アリババグループの行政関連質問応答と健康関連質問応答という2つの専門知識質問応答タスクに導入され、RAG手法と比べて専門性の著しい向上が確認されています。

ターゲットユーザー :

KAGのターゲットユーザーは開発者と企業ユーザー、特に専門分野で知識サービスを構築する必要があるチームです。大量の専門知識を処理し、複雑な推論と質問応答システムを必要とするユーザーに適しています。KAGは、完全なフレームワークとツールを提供することで、ユーザーが専門知識を計算可能な論理形式に変換し、質問応答システムの専門性と正確性を向上させる支援をします。

総訪問数： 502.6M

最も高い割合の地域： US(19.34%)

ウェブサイト閲覧数： 60.4K

使用シナリオ

行政関連質問応答：KAGで構築された行政関連知識グラフを利用して、政策?法規などの専門的な質問に対する正確な回答を実現します。

健康関連質問応答：KAGで医療知識を統合し、専門的な健康相談サービスを提供します。

リスク検出：金融分野において、KAGで定義された専門家ルールを使用して、潜在的なリスクを特定し分析します。

製品特徴

LLMフレンドリーな知識表現：DIKW階層構造に基づき、ITをアップグレードしたSPG知識表現能力を提供。スキーマレスな情報抽出とスキーマのある専門知識構築を両立します。

知識グラフと原文断片の相互索引：グラフ構造と原文ブロック間の相互索引表現をサポート。グラフ構造に基づく倒立索引構築を支援し、論理形式の一元的な表現と推論を促進します。

論理形式誘導型ハイブリッド推論エンジン：計画、推論、検索という3種類の演算子を含み、自然言語質問を言語と記号を組み合わせた問題解決プロセスに変換します。

専門知識シナリオへの適用：専門家ルールと業務データの定義を通じて、KAGはリスク検出などのシナリオで効果的な推論プロセスを実現します。