简介:

基于知识增强的生成框架,用于构建专业的知识服务

功能:

LLM友好的知识表示:基于DIKW层次结构,IT升级SPG知识表示能力,兼容无模式约束的信息提取和有模式约束的专业知识构建。

知识图谱与原文片段的相互索引:支持图结构与原文块之间的相互索引表示,有助于基于图结构的倒排索引构建,促进逻辑形式的统一表示和推理。

逻辑形式引导的混合推理引擎:包括规划、推理和检索三种类型的操作符,将自然语言问题转化为结合语言和符号的问题解决过程。

领域知识场景应用:通过定义专家规则和业务数据,KAG可以在风险挖掘等场景中实现有效的推理过程。

与OpenSPG概念建模结合:降低自然语言转换图查询的难度,实现领域应用的自然语言问答。

可扩展性:KAG允许开发者扩展kag-builder和kag-solver的实现,以满足特定的需求。

支持自定义模型和服务:KAG支持与兼容OpenAI服务的MaaS API对接,也支持与本地模型的对接。

需求人群:

"KAG的目标受众是开发者和企业用户,特别是那些需要在专业领域内构建知识服务的团队。它适合需要处理大量专业知识、进行复杂推理和问答系统的用户。KAG通过提供一套完整的框架和工具,帮助用户将领域知识转化为可计算的逻辑形式,从而提高问答系统的专业性和准确性。"

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