Marco KAG: Un marco de razonamiento y recuperación aumentado por conocimiento

KAG es un marco de razonamiento lógico y preguntas y respuestas basado en el motor OpenSPG y modelos de lenguaje grandes, que se utiliza para construir soluciones de razonamiento lógico y preguntas y respuestas fácticas para bases de conocimiento de dominio profesional. Supera eficazmente las deficiencias del cálculo de similitud vectorial RAG tradicional, admite el razonamiento lógico y las preguntas y respuestas fácticas de varios saltos, y supera los métodos de vanguardia actuales. Las características principales de KAG incluyen una estructura de indexación mutua de conocimiento y fragmentos, alineación del conocimiento mediante razonamiento semántico conceptual, construcción de conocimiento con restricciones de esquema y razonamiento y recuperación híbridos guiados por forma lógica.