在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）正以惊人的速度发展，它们在文本生成、机器翻译、问答系统等方面展现出强大的能力。然而，当涉及到特定领域的专业知识时，LLMs 往往显得力不从心。它们可能会生成不准确、不完整，甚至带有误导性的答案。为了解决这个问题，蚂蚁集团推出了 KAG（Knowledge Augmented Generation），一个旨在提升 LLMs 在专业领域问答性能的知识服务框架。
KAG 的核心思想是利用知识增强来弥补 LLMs 在特定领域的知识缺陷。它通过构建逻辑推理和问答解决方案，为垂直领域的知识库注入活力。KAG 的独特之处在于其基于知识和文本块的互索引结构，它能够整合非结构化数据、结构化信息以及业务专家的经验，最终形成一个统一的业务知识图谱。
KAG：专业领域问答的强大引擎
KAG 并非仅仅是一个知识库，它更像是一个智能的知识服务平台。它能够理解用户的提问，检索相关的知识，并利用逻辑推理生成准确、专业的答案。KAG 的主要功能包括：
- 专业领域问答增强：KAG 结合知识图谱和向量检索技术，能够显著提升 LLMs 在特定领域的问答能力。与传统的问答系统相比，KAG 生成的答案更准确、更专业、更具逻辑性。
- 知识表示与检索优化：KAG 采用 LLM 友好的知识表示框架，实现了知识图谱与原始文本块的互索引。这种互索引机制优化了知识的表示、推理和检索过程，提高了检索结果的准确性和相关性。
- 混合推理与问题解决：KAG 独创的逻辑形式引导的混合推理引擎，可以将自然语言问题转化为结合语言和符号的问题解决过程。它能够实现检索、知识图谱推理、语言推理和数值计算的集成，从而有效处理复杂问题。
- 知识对齐与语义增强：KAG 基于语义推理进行知识对齐，将领域知识定义为各种语义关系。这不仅提高了知识的标准化和连通性，还增强了知识表示的准确性和一致性。
KAG 的技术原理：深度融合与创新
KAG 的强大功能源于其独特的技术原理，这些原理融合了多种 AI 技术，并进行了创新性的应用：
- 知识图谱与向量检索结合：KAG 充分利用了知识图谱的结构化语义信息和向量检索的高效性。知识图谱用于组织和表示领域知识，而向量检索则用于快速获取与问题相关的知识片段。这种结合既保证了知识的准确性，又提高了检索效率。
- LLM 友好的知识表示：KAG 设计了 LLMFriSPG 框架，该框架能够将知识图谱的数据、信息和知识层次结构与 LLMs 的输入输出格式相适配。这使得知识能够以 LLMs 能够理解的方式进行表示和传递，从而提高了 LLMs 的利用效率。
- 互索引机制：KAG 建立了知识图谱结构与原始文本块之间的互索引关系。这意味着图结构中的实体、关系等与文本块中的内容相互关联。这种互索引机制增强了知识的语义连通性和检索的准确性。
- 逻辑形式引导推理：KAG 采用逻辑形式语言将复杂问题分解为多个子问题，并基于规划、推理和检索等操作符进行求解。这种方法将问题解决过程符号化和结构化，提高了推理的严谨性和可解释性。
- 语义推理与知识对齐：在知识图谱的构建和检索过程中，KAG 利用语义推理技术对知识进行对齐和整合。这能够识别和建立知识之间的语义关系，从而提升知识的准确性和一致性。
KAG 的应用场景：赋能各行各业
KAG 的应用潜力是巨大的，它可以赋能各行各业，解决实际问题：
- 金融风控：在金融领域，KAG 可以整合金融数据和知识图谱，识别和预警信贷违约、欺诈等风险，辅助金融机构制定风控策略。例如，KAG 可以通过分析用户的交易记录、社交关系和信用信息，预测其违约风险，并及时发出预警。
- 医疗健康：在医疗健康领域，KAG 可以构建医疗知识图谱，辅助医生进行疾病诊断、治疗方案推荐和药物研发，提高医疗服务质量和效率。例如，KAG 可以根据患者的症状、病史和检查结果，推荐可能的诊断结果和治疗方案。
- 智能客服：KAG 可以作为智能客服的核心引擎，实现复杂用户需求的精准理解和快速回答，提升用户满意度和企业服务效率。例如，当用户咨询产品信息时，KAG 可以快速检索产品知识库，并生成详细的解答。
- 知识管理和决策支持：KAG 可以帮助企业构建企业级知识图谱，提供决策支持，辅助企业进行战略规划、市场分析和产品创新等决策活动。例如，KAG 可以分析市场趋势、竞争对手信息和用户反馈，为企业提供市场分析报告。
- 教育与科研：在教育和科研领域，KAG 可以整合教育和科研资源，辅助教师教学设计和科研人员进行研究分析，促进知识传播和创新。例如，KAG 可以为学生提供个性化的学习资源，并为科研人员提供文献检索和数据分析工具。
KAG 的开源：共同构建知识服务生态
为了促进 KAG 的发展和应用，蚂蚁集团选择将其开源。这意味着开发者可以免费使用 KAG 的代码，并对其进行修改和定制。KAG 的开源不仅降低了使用门槛，还能够吸引更多的开发者参与到 KAG 的生态建设中来。
KAG 的项目地址如下：
- GitHub仓库：https://github.com/OpenSPG/KAG
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.13731
通过 GitHub 仓库，开发者可以获取 KAG 的最新代码、文档和示例。arXiv 技术论文则详细介绍了 KAG 的技术原理和实现细节。
KAG 的未来：无限可能
KAG 作为蚂蚁集团推出的专业领域知识服务框架，代表了 AI 技术在知识服务领域的一次重要突破。它不仅能够提升 LLMs 在特定领域的问答性能，还能够赋能各行各业，解决实际问题。随着 KAG 的不断发展和完善，我们有理由相信，它将在未来发挥更大的作用，为人类社会带来更多的价值。
