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KAG（ Knowledge Augmented Generation ）框架 早在9月份就已经发布，近期终于开源了，它的核心在于提出了： 一种LLM友好的知识表示方法 知识图谱与原始文本块之间的相互索引 逻辑形式引导的混合推理引擎 以及基于语义推理的知识对齐 归功于在构建更有效的索引、知识对齐和混合解决库方面的创新， KAG框架 在多跳问答任务中相比于现有的RAG方法有显著的性能提升， 2wiki、 MuSiQue数据集上 的EM指标直接翻倍。 此外，KAG框架在 蚂蚁集团的电子政务问答和电子健康 问答场景中也表现出了更高的准确性。 KAG构建器流水线的示例 LLM友好的知识表示方法 KAG框架提出了一个针对大型语言模型（LLMs）友好的知识表示框架，称为 LLMFriSPG 。这个框架的目的是为了让知识图谱（KG）更好地支持LLMs的应用，并提高两者之间的协同效果。 LLMFriSPG ：一个对大型语言模型（LLMs
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