KAG开源项目 – 增强LLM在专业领域的逻辑推理和问答能力

KAG（Knowledge-Augmented Generation）是一个基于OpenSPG引擎和大型语言模型（LLM）的逻辑推理和问答框架，旨在为专业领域知识库构建逻辑推理和事实性问答解决方案。它通过结合知识图谱（KG）和向量检索，克服了传统RAG向量相似度计算的模糊性和GraphRAG中OpenIE引入的噪声问题。KAG框架分为三个模块：KAG-Build、KAG-Solver和KAG-Model，分别负责构建离线索引、解决复杂问题和优化模型能力。它支持逻辑推理、多跳事实问答等功能，显著优于当前的SOTA方法。

KAG的特点:

1. 知识和块相互索引结构，集成更完整的上下文文本信息
2. 概念语义推理进行知识对齐，减轻OpenIE造成的噪声问题
3. 模式约束的知识构建，支持领域专家知识的表示和构建
4. 逻辑形式引导的混合推理和检索，支持逻辑推理和多跳推理问答

KAG的功能:

1. 在金融、医疗、法律等专业领域构建逻辑推理和事实问答解决方案
2. 支持多跳事实问答和复杂逻辑推理任务
3. 通过知识图谱和LLM结合，提升问答系统的准确性和推理能力
4. 用于知识库的构建、推理和检索，支持领域专家知识的表示和应用

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