【KAG】知识增强式生成 - 比RAG更强大的检索与推理框架

[@01coder30]

KAG是一个基于OpenSPG引擎和大语言模型的逻辑推理和问答框架，用于构建垂直领域知识库的逻辑推理和问答解决方案。KAG能有效克服传统RAG向量相似度计算的模糊性以及OpenIE引入的GraphRAG噪声问题。KAG支持逻辑推理和多跳事实问答等功能，性能显著优于当前SOTA方法。
在GitHub上探索KAG - github.com/OpenSPG/KAG

[@enna2023]

感谢小木头做的分享❤，2025 越来越好！

[@01coder30]

感谢，也祝你新年快乐

[@oyrfasdf]

rag按200长度切分效果本身会不理想 而kag是可以小的切分方便构建kg 这么对比可能有点不公平 应该kag的最优表现和rag的最优表现对比

[@01coder30]

很有道理，👍

[@caihengsheng]

下一步是否把KAG的方案应用到Chat-Ollama中？

[@01coder30]

接下来可能会把知识库接口统一一下，以便集成多种不同的检索增强机制，比如RAG, GraphRAG, KAG等等。

[@baronedog563]

大佬，从原理上看，LazyGraphRag应该也属于一种KAG吧？这个相比LazyGraphRag有什么优势吗

[@robinshi9203]

好像前面设置的长度是 2000，dify 这里是 200。 是不是输入的时候搞错了。

[@01coder30]

前面演示用的KAG知识库那里也是设置的200，视频里可能没有说清楚。