Об этом проекте

KAG (Knowledge Augmented Generation) — это фреймворк, построенный на движке OpenSPG и больших языковых моделях, предназначенный для логических рассуждений и фактических ответов на вопросы в вертикальных базах знаний. Он позиционируется как альтернатива традиционному RAG на основе векторного сходства и GraphRAG на основе OpenIE, решая проблему неоднозначности в поиске по сходству и шума, вносимого открытым извлечением информации. Основные идеи, описанные в README: - Представление знаний: ссылается на иерархию DIKW для улучшения представления SPG с целью совместимости с LLM. Обрабатывает неструктурированные данные (новости, события, журналы, книги), структурированные данные (транзакции, статистика, одобрения) и экспертные правила, используя анализ макета, извлечение знаний, нормализацию свойств и семантическое выравнивание для построения единого бизнес-графа знаний. Поддерживает как извлечение без схемы, так и экспертное построение с ограничениями схемы для одних и тех же типов знаний, а также взаимную индексацию между структурой графа и исходными текстовыми фрагментами. - Гибридные рассуждения, управляемые логической формой: решатель с операторами планирования, рассуждений и поиска преобразует вопросы на естественном языке в комбинированные процессы решения на языке и символах. Шаги могут использовать точный поиск, текстовый поиск, численные вычисления или семантические рассуждения, интегрируя поиск, рассуждения по графу знаний, языковые рассуждения и численные вычисления. Архитектура: kg-builder (представление и построение знаний) и kg-solver (гибридный движок решения/рассуждений); компонент kag-model указан как планируемый для будущего выпуска с открытым исходным кодом. Недавние примечания к выпускам упоминают версию 0.8.0 (27.06.2025) с режимами частных и публичных сетевых баз знаний, интеграцией протокола MCP для источников данных LBS/WebSearch и агентских рабочих процессов, встроенными типами индексов (Outline, Summary, KnowledgeUnit, AtomicQuery, Chunk, Table), разделением баз знаний и приложений, а также адаптацией модели KAG-Thinker. Версия 0.7 (17.04.2025) реорганизовала KAG-Solver с режимами статического и итеративного планирования, добавила режимы простого и глубокого рассуждения, потоковый вывод, рендеринг графовых индексов, каталог open_benchmark и облегченный режим сборки. Более ранние обновления добавили настройку схемы домена, задачи QFS, визуальный анализ запросов, загрузку документов Word и настройки параллелизма; первоначальный выпуск был 25.10.2024. Развертывание: режим продукта использует Docker Compose с предоставленным файлом compose и веб-интерфейсом на порту 8887 с учетными данными по умолчанию; режим инструментария устанавливается через pip из клонированного репозитория для Python 3.10+ на macOS, Linux или Windows. Документация размещена на Yuque, поддержка сообщества через Discord и WeChat. Проект лицензирован под Apache-2.0 и ссылается на статью arXiv (2409.13731).