Auf der Inclusion Bund Conference 2024 stellte die Ant Group feierlich ihr wissensgestütztes Großmodell-Service-Framework KAG vor und markierte damit ihren bedeutenden Fortschritt beim Aufbau wissensgestützter professioneller Agenten. Der Herausgeber von Downcodes erfuhr, dass dieses Framework von Liang Lei, dem Verantwortlichen für den Wissensgraphen der Ant Group, eingeführt wurde. Es kombiniert Wissensgraphen und große Modelle geschickt mit dem Ziel, die Genauigkeit und logische Strenge der Entscheidungsfindung in vertikalen Bereichen zu verbessern Lösen Sie effektiv die praktischen Probleme großer Sprachmodelle, die bei der Anwendung auftreten, wie z. B. mangelnde Domänenkenntnisse, unzuverlässige komplexe Entscheidungen und unzureichende Faktizität. Die Einführung des KAG-Frameworks hat der Anwendung künstlicher Intelligenz in Berufsfeldern zweifellos neue Dynamik verliehen.
Auf der Inclusion Bund-Konferenz im Jahr 2024 stellte die Ant Group ihre neuesten Fortschritte beim Aufbau wissensgestützter professioneller Agenten vor und stellte die Forschungs- und Entwicklungsergebnisse der Kombination von Wissensgraphen und großen Modellen vor – das wissensgestützte große Modell-Service-Framework KAG.
Das Framework wurde von Liang Lei, Leiter des Wissensgraphen der Ant Group, eingeführt und zielt darauf ab, die Entscheidungsfindung und den Abruf durch logische Diagrammsymbole zu steuern und so die Genauigkeit und logische Strenge der Entscheidungsfindung in vertikalen Bereichen erheblich zu verbessern.
Das KAG-Framework kombiniert die Fähigkeiten der von Ant selbst entwickelten Graphdatenbank TuGraph-DB, um effiziente Wissensspeicher- und -abruffunktionen bereitzustellen. Es wurde in Alipays neuester nativer KI-App „Zhi Xiaobao“ angewendet, die die Genauigkeit staatlicher Frage- und Antwortszenarien auf 91 % erhöht hat, und die Genauigkeit der vertikalen Indikatorinterpretation medizinischer Fragen und Antworten übersteigt 90 %.
Liang Lei gab bekannt, dass das KAG-Framework weiter für die Community geöffnet wird und native Unterstützung im Open-Source-Framework OpenSPG bietet, um die Community zur Teilnahme am gemeinsamen Aufbau zu ermutigen. Die Veröffentlichung des KAG-Frameworks demonstriert nicht nur die technische Stärke der Ant Group im Bereich KI, sondern bietet der Branche auch eine neue Lösung, um die Herausforderungen zu bewältigen, mit denen große Sprachmodelle bei der Anwendung in vertikalen Bereichen konfrontiert sind, wie z. B. mangelnde Domänenkenntnisse und Komplexitätsprobleme wie Unzuverlässigkeit und mangelnde Sachlichkeit bei der Entscheidungsfindung.
Das KAG-Framework verbessert den synergistischen Effekt großer Sprachmodelle und Wissensgraphen durch fünf Verbesserungen, darunter eine Verbesserung der Wissensdarstellung, die gegenseitige Indizierung von Graphstruktur und Text, symbolgesteuerte Zerlegung und Argumentation, konzeptbasierte Wissensausrichtung und das KAG-Modell. Es wird erwartet, dass dieser Erfolg die Anwendung von KI im Bereich professioneller Dienstleistungen vorantreibt und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Dienstleistungen verbessert.
Projektadresse: https://github.com/OpenSPG/openspg
Die Open Source des KAG-Frameworks wird den Fortschritt und die Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz weiter fördern, mehr Entwicklern leistungsstarke Tools zur Verfügung stellen und gemeinsam die Entwicklung des KI-Bereichs fördern. Es wird davon ausgegangen, dass das KAG-Framework in Zukunft eine wichtige Rolle in vertikaleren Bereichen spielen und Benutzern ein genaueres und zuverlässigeres Serviceerlebnis bieten wird.