2024 年のインクルージョン ブンド カンファレンスで、アント グループは知識強化型の大規模モデル サービス フレームワーク KAG を堂々と立ち上げ、知識強化型のプロフェッショナル エージェントの構築における大きな進歩を示しました。 Downcodes の編集者は、このフレームワークが Ant Group のナレッジ グラフ責任者である Liang Lei 氏によって導入されたものであることを知りました。このフレームワークはナレッジ グラフと大規模なモデルを巧みに組み合わせ、垂直分野における意思決定の精度と論理的厳密性を向上させることを目的としています。ドメイン知識の欠如、信頼性の低い複雑な意思決定、不十分な事実など、大規模な言語モデルの実際的な問題を効果的に解決します。 KAG フレームワークの開始により、専門分野での人工知能の応用に新たな活力が注入されたことは間違いありません。
2024 年のインクルージョン ブンド カンファレンスで、アント グループは知識強化されたプロフェッショナル エージェントの構築における最新の進捗状況を共有し、ナレッジ グラフと大規模モデルを組み合わせた研究開発成果である知識強化大規模モデル サービス フレームワーク KAG を発表しました。
このフレームワークは、Ant Group のナレッジ グラフ責任者である Liang Lei 氏によって導入され、グラフの論理シンボルを通じて意思決定と検索をガイドし、垂直分野における意思決定の精度と論理的厳密性を大幅に向上させることを目的としています。
KAG フレームワークは、Ant が自社開発したグラフ データベース TuGraph-DB の機能を組み合わせて、効率的な知識の保存と検索機能を提供します。アリペイの最新AIネイティブアプリ「志小宝」に適用され、政府の質疑応答シナリオの精度が91％に向上し、医療問答の垂直指標解釈の精度も90％を超えた。
Liang Lei 氏は、KAG フレームワークがコミュニティにさらに開かれ、オープンソース フレームワーク OpenSPG でネイティブ サポートを提供し、コミュニティの共同構築への参加を奨励することを明らかにしました。 KAG フレームワークのリリースは、AI 分野における Ant Group の技術力を実証するだけでなく、ドメイン知識の欠如や、垂直分野に適用する際に大規模な言語モデルが直面する課題に対処するための新しいソリューションを業界に提供します。意思決定における信頼性の欠如や事実の欠如などの問題。
KAG フレームワークは、知識表現の強化、グラフ構造とテキストの相互インデックス付け、シンボルに基づく分解と推論、概念ベースの知識の調整、KAG モデルを含む 5 つの機能強化を通じて、大規模な言語モデルと知識グラフの相乗効果を向上させます。この成果により、プロフェッショナルサービス分野におけるAIの活用が促進され、サービスの精度や信頼性の向上が期待されます。
プロジェクトアドレス: https://github.com/OpenSPG/openspg
KAGフレームワークのオープンソースは、人工知能技術の進歩と応用をさらに促進し、より多くの開発者に強力なツールを提供し、AI分野の発展を共同で促進します。将来的には、KAG フレームワークはより垂直的な分野で重要な役割を果たし、ユーザーにより正確で信頼性の高いサービス エクスペリエンスを提供すると考えられています。