KAG - Ant Groupが立ち上げた専門分野の知識サービスフレームワーク

KAGとは何ですか？

KAG（Knowledge Augmented Generation）は、Ant Groupが開発した専門分野の知識サービスフレームワークです。知識拡張を通じて、特定のドメインにおける大規模言語モデル（LLM）の質問応答性能を向上させ、垂直分野の知識ベース向けに論理推論と質問応答ソリューションを構築します。KAGは、知識ブロックとテキストブロックの相互インデックス構造に基づき、非構造化データ、構造化情報、およびビジネスエキスパートの経験を統合し、統一されたビジネス知識グラフを形成します。KAGは、論理形式に導かれたハイブリッド推論エンジンを導入し、自然言語の問題を言語と記号を組み合わせた問題解決プロセスに変換します。論理推論とマルチホップの事実に基づく質問応答をサポートし、従来のRAGベクトル類似度計算の曖昧さやOpenIEによって生じるノイズ問題を効果的に克服し、推論と質問応答の精度と効率を大幅に向上させます。

KAGの主な機能

• 専門分野における質疑応答機能の強化知識グラフとベクトル検索を組み合わせることで、特定の分野における大規模言語モデルの質問応答能力を向上させ、より正確で専門的かつ論理的な回答を生成することができます。
• 知識表現と検索の最適化LLMに対応した知識表現フレームワークを用いることで、知識グラフと生テキストブロック間の相互インデックス付けを実現し、知識表現、推論、検索プロセスを最適化し、検索結果の精度と関連性を向上させることができます。
• ハイブリッド推論と問題解決論理形式に導かれたハイブリッド推論エンジンは、自然言語の問題を、言語と記号を組み合わせた問題解決プロセスに変換し、検索、知識グラフ推論、言語推論、数値計算を統合することで、複雑な問題を効果的に処理します。
• 知識の整合と意味論的強化知識アライメントは意味論的推論に基づいており、ドメイン知識をさまざまな意味関係として定義することで、知識の標準化と接続性を向上させ、知識表現の正確性と一貫性を高める。

KAGの技術原則

• 知識グラフとベクトル検索の組み合わせ知識グラフの構造化された意味情報とベクトル検索の効率性に基づいて、知識グラフはドメイン知識を整理して表現し、ベクトル検索は問題に関連する知識の断片を迅速に取得するために使用されます。
• LLMに適した知識表現LLMRiSPGフレームワークは、知識グラフのデータ、情報、知識の階層構造を大規模言語モデルの入出力形式に適合させるように設計されており、それによって知識の統一的な表現と効果的な伝達を実現する。
• 相互インデックス機構知識グラフ構造と元のテキストブロックとの間に相互インデックス関係を確立することで、グラフ構造内のエンティティと関係がテキストブロック内のコンテンツと関連付けられ、知識の意味的連結性と検索精度が向上します。
• 論理形式が推論を導くこの手法は、論理的な形式言語を用いて複雑な問題を複数の副問題に分解し、計画、推論、検索などの演算子に基づいて問題を解決する。これにより、問題解決プロセスを象徴化および構造化し、推論の厳密性と解釈可能性を向上させる。
• 意味論的推論と知識の整合知識グラフの構築と検索の過程において、意味推論技術は、知識の整合と統合、知識間の意味的関係の特定と確立、および知識の正確性と一貫性の向上に用いられる。

KAGのプロジェクト住所

• GitHubリポジトリ：https://github.com/OpenSPG/KAG
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2409.13731

KAGの応用シナリオ

• 財務リスク管理このシステムは、金融データとナレッジグラフを統合して、信用不履行や詐欺などのリスクを特定し警告を発し、金融機関がリスク管理戦略を策定するのを支援します。
• 健康管理: 医師による疾患の診断、治療計画の提案、および医薬品開発を支援するための医療知識グラフを構築し、それによって医療サービスの質と効率を向上させる。
• インテリジェントな顧客サービスインテリジェントな顧客サービスのコアエンジンとして、複雑なユーザーニーズを正確に理解し、迅速に対応することを可能にし、それによってユーザー満足度と企業サービスの効率性を向上させます。
• 知識管理と意思決定支援これは、企業が企業レベルのナレッジグラフを構築するのを支援し、意思決定支援を提供し、戦略計画、市場分析、製品イノベーションなどの意思決定を企業が行うのを支援します。
• 教育と科学研究これは、教育と研究のリソースを統合し、教師の指導設計と研究者の研究・分析を支援することで、知識の普及と革新を促進する。