2024년 Inclusion Bund 컨퍼런스에서 Ant Group은 지식이 강화된 대형 모델 서비스 프레임워크 KAG를 대대적으로 출시하여 지식이 강화된 전문 에이전트 구축에 있어 상당한 진전을 이루었습니다. Downcodes의 편집자는 이 프레임워크가 Ant Group의 지식 그래프 책임자인 Liang Lei에 의해 도입되었다는 사실을 알게 되었습니다. 이 프레임워크는 수직 분야에서 의사 결정의 정확성과 논리적 엄격성을 향상시키는 것을 목표로 지식 그래프와 대형 모델을 교묘하게 결합합니다. 도메인 지식 부족, 신뢰할 수 없는 복잡한 의사결정, 사실성 부족 등 적용 시 직면하는 문제를 효과적으로 해결합니다. KAG 프레임워크의 출시는 의심할 여지 없이 전문 분야의 인공지능 적용에 새로운 활력을 불어넣었습니다.
Ant Group은 2024년 Inclusion Bund 컨퍼런스에서 지식 강화 전문 에이전트 구축의 최신 진행 상황을 공유하고, 지식 그래프와 대형 모델(지식 강화 대형 모델 서비스 프레임워크)을 결합한 연구 개발 결과인 KAG를 출시했습니다.
이 프레임워크는 Ant Group의 지식 그래프 책임자인 Liang Lei가 도입했으며 그래프 논리 기호를 통해 의사 결정 및 검색을 안내하여 수직 분야에서 의사 결정의 정확성과 논리적 엄격성을 크게 향상시키는 것을 목표로 합니다.
KAG 프레임워크는 Ant가 자체 개발한 그래프 데이터베이스 TuGraph-DB의 기능을 결합하여 효율적인 지식 저장 및 검색 기능을 제공합니다. 이는 Alipay의 최신 AI 네이티브 앱 'Zhi Xiaobao'에 적용되어 정부 문답 시나리오의 정확도를 91%로 높였으며, 의료 문답의 수직 지표 해석 정확도는 90%를 넘어섰습니다.
Liang Lei는 KAG 프레임워크가 커뮤니티에 더욱 개방될 것이며 커뮤니티가 공동 구축에 참여하도록 장려하기 위해 오픈 소스 프레임워크인 OpenSPG에서 기본 지원을 제공할 것이라고 밝혔습니다. KAG 프레임워크의 출시는 AI 분야에서 앤트그룹의 기술적 강점을 보여줄 뿐만 아니라, 도메인 지식 부족, 복잡성. 의사결정의 신뢰성 부족 및 사실성 부족과 같은 문제.
KAG 프레임워크는 지식 표현 강화, 그래프 구조와 텍스트의 상호 인덱싱, 기호 기반 분해 및 추론, 개념 기반 지식 정렬, KAG 모델 등 5가지 개선을 통해 대규모 언어 모델과 지식 그래프의 시너지 효과를 향상시킵니다. 이번 성과는 전문서비스 분야에 AI 적용을 촉진하고 서비스의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 것으로 기대된다.
프로젝트 주소: https://github.com/OpenSPG/openspg
KAG 프레임워크의 오픈 소스는 인공 지능 기술의 발전과 적용을 더욱 촉진하고 더 많은 개발자에게 강력한 도구를 제공하며 AI 분야의 발전을 공동으로 촉진할 것입니다. 앞으로 KAG 프레임워크는 더욱 수직적인 분야에서 중요한 역할을 하고 사용자에게 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 서비스 경험을 제공할 것으로 믿습니다.