KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个专业的领域知识服务框架，旨在通过知识图谱和向量检索的优势，双向增强大型语言模型和知识图谱，解决RAG（Retrieval Augmentation Generation）技术在向量相似性与知识推理相关性之间的大差距、对知识逻辑不敏感等问题。KAG在多跳问答任务上的表现显著优于NaiveRAG、HippoRAG等方法，例如在hotpotQA上的F1分数相对提高了19.6%，在2wiki上提高了33.5%。KAG已成功应用于蚂蚁集团的两个专业知识问答任务中，包括政务问答和健康问答，与RAG方法相比，专业性得到了显著提升。
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。"
使用场景示例：
政务问答：利用KAG构建的政务知识图谱，实现对政策、法规等专业问题的准确回答。
健康问答：通过KAG整合医疗知识，提供专业的健康咨询服务。
风险挖掘：在金融领域，使用KAG定义的专家规则来识别和分析潜在的风险应用和开发者。
产品特色：
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。
使用教程：
1. 安装环境和依赖：根据系统版本要求，安装Docker、Docker Compose等软件。
2. 下载并启动服务：使用curl命令下载docker-compose.yml文件，并使用Docker Compose启动服务。
3. 访问产品：在浏览器中输入默认网址http://127.0.0.1:8887，查看产品指南。
4. 安装KAG：对于开发者，根据指南创建conda环境，克隆代码，并安装KAG。
5. 使用工具包：参考快速入门指南，使用内置组件复现性能结果，并将其应用于新的业务场景。
6. 扩展KAG能力：如果内置组件不满足需求，开发者可以根据KAG-Builder Extension和KAG-Solver Extension进行扩展。
7. 适应自定义模型：KAG支持与OpenAI服务兼容的MaaS API对接，也支持与本地模型的对接。
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基于知识增强的生成框架，用于构建专业的知识服务
KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个专业的领域知识服务框架，旨在通过知识图谱和向量检索的优势，双向增强大型语言模型和知识图谱，解决RAG（Retrieval Augmentation Generation）技术在向量相似性与知识推理相关性之间的大差距、对知识逻辑不敏感等问题。KAG在多跳问答任务上的表现显著优于NaiveRAG、HippoRAG等方法，例如在hotpotQA上的F1分数相对提高了19.6%，在2wiki上提高了33.5%。KAG已成功应用于蚂蚁集团的两个专业知识问答任务中，包括政务问答和健康问答，与RAG方法相比，专业性得到了显著提升。
PIKE-RAG 是一种专注于领域知识和推理增强生成的模型。
PIKE-RAG 是微软开发的一种领域知识和推理增强生成模型，旨在通过知识提取、存储和推理逻辑增强大型语言模型（LLM）的能力。该模型通过多模块设计，能够处理复杂的多跳问答任务，并在工业制造、矿业和制药等领域显著提升了问答准确性。PIKE-RAG 的主要优点包括高效的知识提取能力、强大的多源信息整合能力和多步推理能力，使其在需要深度领域知识和复杂逻辑推理的场景中表现出色。
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