Lors de la conférence Inclusion·Bund sur le Bund en 2024, Ant Group a présenté ses dernières avancées dans la construction d'agents intelligents améliorés par la connaissance et a lancé KAG, un cadre de service de modèle linguistique de grande envergure amélioré par la connaissance, fruit de la recherche combinant les graphes de connaissances et les grands modèles.
Ce cadre, présenté par Liang Lei, responsable des graphes de connaissances chez Ant Group, vise à améliorer considérablement la précision et la rigueur logique des décisions dans les domaines verticaux grâce à la guidance des décisions et de la recherche par des symboles logiques de graphes.
Le cadre KAG intègre les capacités de la base de données de graphes TuGraph-DB développée par Ant Group, offrant ainsi des capacités de stockage et de recherche de connaissances efficaces. Il est utilisé dans « Zhixiao Bao », la nouvelle application native IA lancée par Alipay, améliorant le taux de précision des questions-réponses administratives à 91 % et celui de l'interprétation précise des indicateurs dans le domaine vertical des questions-réponses médicales à plus de 90 %.
Liang Lei a révélé que le cadre KAG serait davantage ouvert à la communauté et bénéficierait d'un support natif dans le cadre open source OpenSPG, encourageant ainsi la participation communautaire à la construction conjointe. Le lancement du cadre KAG met non seulement en évidence les capacités techniques d'Ant Group dans le domaine de l'IA, mais fournit également au secteur une nouvelle solution pour relever les défis liés à l'application des grands modèles linguistiques dans les domaines verticaux, tels que le manque de connaissances spécifiques au domaine, le manque de fiabilité des décisions complexes et l'insuffisance de la véracité des faits.
Le cadre KAG améliore l'effet de synergie entre les grands modèles linguistiques et les graphes de connaissances grâce à cinq améliorations : l'amélioration de la représentation des connaissances, l'indexation croisée des structures de graphes et du texte, la décomposition et le raisonnement guidés par des symboles, l'alignement des connaissances basé sur les concepts et le modèle KAG. Ce résultat devrait stimuler l'application de l'IA dans les services professionnels, améliorant ainsi la précision et la fiabilité des services.
Adresse du projet : https://github.com/OpenSPG/openspg