蚂蚁集团发布KAG：专业领域知识服务框架亮相

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蚂蚁集团推出KAG：知识增强的AI推理引擎，赋能垂直领域应用

引言：

在人工智能技术日新月异的今天，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域展现出强大的能力。然而，当面对特定领域的专业知识时，LLMs往往显得力不从心。为了弥补这一短板，蚂蚁集团近日推出了名为“KAG”（Knowledge Augmented Generation）的专业领域知识服务框架。KAG并非简单的信息检索工具，而是一个集知识表示、推理和问答于一体的综合性解决方案，旨在提升LLMs在垂直领域的应用能力，为金融、医疗、教育等行业带来更精准、更智能的知识服务。

主体：

KAG：知识增强的AI新范式

KAG的核心理念是“知识增强”，即通过整合结构化和非结构化数据，构建统一的业务知识图谱，从而提升LLMs的推理和问答能力。与传统的基于向量相似性计算的检索方法不同，KAG采用逻辑形式引导的混合推理引擎，将自然语言问题转化为结合语言和符号的问题解决过程。这种方法不仅克服了传统检索的模糊性，还解决了OpenIE（开放信息抽取）可能引入的噪声问题，显著提升了推理和问答的准确性和效率。

KAG的关键技术：

知识图谱与向量检索的融合： KAG巧妙地结合了知识图谱的结构化语义信息和向量检索的高效性。知识图谱负责组织和表示领域知识，而向量检索则负责快速定位与问题相关的知识片段。这种融合使得KAG既能理解知识的深层含义，又能快速响应用户查询。
LLM友好的知识表示框架： KAG设计了LLMFriSPG框架，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。这种设计使得知识能够以LLMs易于理解和处理的方式进行传递，从而提高了知识的利用效率。
互索引机制： KAG在知识图谱结构和原始文本块之间建立了互索引关系。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，从而增强了知识的语义连通性和检索的准确性。这种机制使得KAG能够更全面地理解知识，并提供更准确的答案。
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，然后基于规划、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： KAG在知识图谱的构建和检索过程中，利用语义推理技术对知识进行对齐和整合。这有助于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：

KAG的应用前景十分广阔，以下是一些具有代表性的应用场景：

金融风控： 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。
医疗健康： 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。
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。
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。
教育与科研： 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。

KAG的开源与未来：

蚂蚁集团已将KAG项目开源，并在GitHub上发布了相关代码和文档（https://github.com/OpenSPG/KAG）。此外，KAG的技术论文也已在arXiv上发布（https://arxiv.org/pdf/2409.13731）。这一举措不仅展现了蚂蚁集团在AI技术领域的开放态度，也为学术界和产业界提供了宝贵的学习和研究资源。

结论：

KAG的推出标志着蚂蚁集团在知识增强型AI领域迈出了重要一步。它不仅为解决LLMs在垂直领域应用中的挑战提供了新的思路，也为各行业利用AI技术实现智能化转型提供了强大的工具。随着KAG的不断发展和完善，我们有理由相信，它将在未来的知识服务领域发挥越来越重要的作用。

参考文献：