KET-RAG (Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation) ist ein leistungsstarkes, retrieval-augmentiertes Generierungsframework, das die Technologie von Wissensgraphen integriert. Es ermöglicht durch ein mehrstufiges Indexierungsframework (z. B. Wissensgraph-Skelett und Text-Schlüsselwort-Bipartitgraph) eine effiziente Wissensrecherche und -generierung. Das Framework reduziert die Indexierungskosten und verbessert gleichzeitig die Qualität der Recherche und Generierung deutlich. Es eignet sich für RAG-Anwendungen im großen Maßstab. KET-RAG basiert auf Python, unterstützt flexible Konfiguration und Erweiterbarkeit und ist für Entwickler und Forscher geeignet, die eine effiziente Wissensrecherche und -generierung benötigen.