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KAG：RAG已经不够了，知识增强生成才是王道，提升朴素RAG一倍性能 发布时间：2024 年 09 月 24 日 RAG KAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation 新推出的检索增强生成 (RAG) 技术虽能高效构建领域应用，但受限于模糊检索、通用语言模型的“幻觉”问题及复杂系统中的级联损失，专业知识服务效果受阻。在科学计算、医学和法律等领域，知识精准、信息完整及规则逻辑严密尤为关键。为此，我们推出知识增强生成 (KAG) 框架，通过双向增强大型语言模型 (LLM) 和知识图谱 (KG)，提升生成与推理能力，涵盖五大关键增强：LLM 友好的知识语义表示、知识图谱与原始块的相互索引、逻辑形式引导的混合推理、基于语义推理的知识对齐及 KAG 模型。多跳问答测试显示，KAG 显著超越现有 RAG 方法，F1 提升 19.6% 至 33.4%。应用于蚂蚁集团的电子政务与电
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