KAG-Framework: Ein wissensgesteuertes Reasonings- und Retrieval-Framework

KAG ist ein Framework für logisches Schlussfolgern und Fragen-und-Antworten, das auf der OpenSPG-Engine und großen Sprachmodellen basiert. Es wird verwendet, um Lösungen für logisches Schlussfolgern und faktische Fragen-und-Antworten für professionelle Domänenwissenbasen zu erstellen. Es behebt effektiv die Mängel des traditionellen RAG-Vektor-Ähnlichkeitsberechnungsmodells und unterstützt logisches Schlussfolgern und mehrstufige faktische Fragen-und-Antworten, wobei es die aktuellen SOTA-Methoden deutlich übertrifft. Zu den Kernfunktionen von KAG gehören eine Struktur für die gegenseitige Indizierung von Wissen und Abschnitten, die Ausrichtung von Wissen durch konzeptuelles semantisches Reasoning, der Aufbau von Wissen unter Schema-Beschränkungen und ein durch logische Formen gesteuertes hybrides Reasoning und Retrieval.