近日，在2024 Inclusion・外滩大会上，蚂蚁集团知识图谱负责人梁磊分享了该集团在人工智能领域的最新研发成果——知识增强大模型服务框架KAG。据悉，KAG框架通过结合知识图谱与大模型技术，显著提升了垂直领域决策的精准性和逻辑严谨性。
在“超越平面思维，图计算让AI洞悉复杂世界”见解论坛上，梁磊介绍了KAG框架的核心优势和应用成果。他指出，专业领域增强大模型服务框架KAG通过图谱逻辑符号引导决策和检索，有效解决了垂直领域知识图谱的稀疏性和知识覆盖不足的问题。同时，KAG框架充分利用大语言模型的理解和生成能力，降低了领域知识图谱的构造门槛。
KAG框架在垂直领域的适用性得到了有效验证。例如，支付宝最新推出的AI原生App“支小宝”采用KAG框架，在政务问答场景的准确率提升到了91%，医疗问答垂直的指标解读准确率可达90%以上。
梁磊表示，KAG框架将向社区开放，并在开源框架OpenSPG中提供原生支持，欢迎社区共建。以下是KAG框架的五个关键能力：
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知识表示的增强：KAG框架升级了语义表示，实现了更丰富的可解释文本的知识关联，对大语言模型更友好。
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图结构与文本互索引：KAG框架采用graph-based倒排索引，有效分析文档间的关联。
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混合推理：KAG框架构建了一个混合推理引擎，支持复杂推理决策的执行，同时通过信息检索来弥补知识图谱的不足。
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基于概念的知识对齐：KAG框架通过概念对齐，提高知识图谱的准确性和完整性。
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KAG Model：KAG框架结合了多种技术，为垂直领域提供精准、高效的知识服务。
梁磊强调，可信是大语言模型真正落地应用的前提。KAG框架通过提升知识推理准确率，为垂直领域提供专业、可信的人工智能服务，有望推动AGI（通用人工智能）的发展。
此次蚂蚁集团推出的KAG框架，不仅在技术层面实现了创新，更为垂直领域的人工智能应用提供了新的解决方案，有望推动我国人工智能产业迈向更高水平。
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