Na Inclusion·Bund Conference de 2024, o grupo Ant compartilhou seus últimos avanços na construção de agentes de inteligência profissional aprimorados por conhecimento e lançou o KAG, um framework de serviço de modelo de linguagem grande aprimorado por conhecimento que combina mapas de conhecimento com modelos de linguagem grandes.
O framework foi apresentado por Liang Lei, responsável pelo mapa de conhecimento do grupo Ant, e visa melhorar significativamente a precisão e o rigor lógico das decisões em áreas verticais por meio da orientação de decisões e recuperação por símbolos lógicos de mapas de conhecimento.
O framework KAG combina as capacidades do banco de dados de conhecimento TuGraph-DB, desenvolvido pela Ant, fornecendo capacidades eficientes de armazenamento e recuperação de conhecimento. Ele foi aplicado no aplicativo nativo de IA "Zhibǎo", recentemente lançado pelo Alipay, aumentando a precisão de cenários de perguntas e respostas governamentais para 91% e a precisão da interpretação de indicadores em áreas verticais de perguntas e respostas médicas para mais de 90%.
Liang Lei revelou que o framework KAG será aberto ainda mais para a comunidade e oferecerá suporte nativo no framework de código aberto OpenSPG, incentivando a participação conjunta da comunidade. O lançamento do framework KAG não apenas demonstra a força técnica do grupo Ant na área de IA, mas também fornece ao setor uma nova solução para lidar com os desafios enfrentados pela aplicação de modelos de linguagem grandes em áreas verticais, como a falta de conhecimento de domínio, a confiabilidade duvidosa de decisões complexas e a insuficiência de fatos.
O framework KAG melhora a eficácia da colaboração entre modelos de linguagem grandes e mapas de conhecimento por meio de cinco aprimoramentos: aprimoramento da representação do conhecimento, indexação cruzada de estrutura de grafo e texto, decomposição e raciocínio guiados por símbolos, alinhamento de conhecimento baseado em conceitos e KAG Model. Esse resultado pode impulsionar a aplicação da IA em serviços profissionais, melhorando a precisão e a confiabilidade dos serviços.
Endereço do projeto:https://github.com/OpenSPG/openspg