Рост больших языковых моделей (LLM) привел к значительным прорывам в обработке естественного языка (NLP). Retrieval-Augmented Generation (RAG), популярная структура, которая обогащает LLM внешними знаниями, сыграла решающую роль в создании приложений, специфичных для предметной области. Однако RAG борется с ключевыми ограничениями, особенно в профессиональных областях, требующих логики, точности и связного рассуждения.
Чтобы преодолеть эти пробелы, Knowledge Augmented Generation (KAG) появляется как инновационная структура. Благодаря бесшовному объединению механизмов поиска RAG со структурированной логикой графов знаний (KG), KAG устанавливает новый стандарт для систем, основанных на знаниях.
- Ограничения RAG
- 1. Логические ограничения
- 2. Избыточные и шумные результаты
- 3. Сбои, характерные для домена
- Что отличает KAG?
- 1. Представление знаний, удобное для LLM
- 2. Взаимное индексирование для улучшенного поиска
- 3. Логико-формальное рассуждение
- 4. Семантическое выравнивание
- 5. Расширенные возможности модели
- Методология
- Структура реализации
- Улучшение модели
- Экспериментальные результаты
- Производительность эталона
- Соображения по реализации
- Реальные приложения
- Вопросы и ответы по электронному управлению
- Вопросы и ответы по здравоохранению
- Экспериментальная проверка
- 1. Тестовые наборы данных
- 2. Эффективность поиска
- 3. Доменные приложения
- KAG против RAG: почему KAG — это будущее
- Заключение
Ограничения RAG
Хотя RAG обеспечивает эффективный способ дополнения LLM путем извлечения релевантной информации на основе сходства векторов, он сталкивается с серьезными проблемами:
1. Логические ограничения
- Системы RAG полагаются на сходство текста или вектора для извлечения соответствующих данных. Однако они часто не понимают логических отношений, таких как временные зависимости, числовые операции или причинно-следственные связи.
- Это ограничивает их способность рассуждать на основе множества фрагментов информации, особенно в таких сложных областях, как право или наука.
2. Избыточные и шумные результаты
- Процесс поиска на основе сходства может привести к повторяющимся, избыточным или нерелевантным результатам поиска, что затруднит извлечение значимых сведений для последующих задач.
3. Сбои, характерные для домена
- Профессиональные области, такие как здравоохранение или финансы, требуют очень точных и логически структурированных ответов. Системы RAG часто не справляются с этими сценариями, производя результаты, которым не хватает необходимой строгости.
Что отличает KAG?
KAG использует силуграфы знанийдля улучшения рассуждений, точности и поиска. В отличие от RAG, который фокусируется исключительно на поиске на основе поверхностного сходства, KAG включает структурированные возможности рассуждений графов знаний.
1. Представление знаний, удобное для LLM
KAG представляет структуру LLMFriSPG , которая реструктурирует знания в соответствии с возможностями LLM:
- В нем используются подходы без схем и с ограничениями по схемам, что обеспечивает совместимость как с неструктурированными данными, так и со знаниями профессионального уровня.
- Он облегчает иерархическое представление, связывая необработанный текст документа со структурированными знаниями в KG.
2. Взаимное индексирование для улучшенного поиска
Создавая взаимную индексацию между графом знаний и текстовыми фрагментами, KAG повышает точность поиска. Эта двунаправленная связь обеспечивает:
- Контекстно-обогащенные ответы, объединяющие текстовые данные со структурированными связями.
- Улучшена обработка многошаговых задач рассуждения.
3. Логико-формальное рассуждение
KAG использует гибридную систему рассуждений, которая объединяет:
- Поиск точного соответствия для максимальной точности.
- Логическое обоснование сложных запросов.
- Численные вычисления для обработки сценариев, управляемых данными.
4. Семантическое выравнивание
KAG семантически согласует знания, специфичные для предметной области, улучшая:
- Точность за счет лучшей стандартизации знаний.
- Связность путем объединения разрозненных знаний в целостную графическую структуру.
5. Расширенные возможности модели
Для поддержки своей передовой структуры KAG обновляет базовые LLM, улучшая их:
- Понимание естественного языка (ПЕЯ).
- Вывод на естественном языке (NLI).
- Генерация естественного языка (NLG).
Методология
Структура реализации
Структура KAG состоит из двух основных компонентов:
- KAG-Builder
- Создает индексы посредством семантического разделения
- Извлекает знания с описательным контекстом
- Выполняет согласование знаний и семантическое обоснование
- KAG-Решатель
- Обрабатывает запросы посредством логической декомпозиции форм
- Реализует гибридные стратегии рассуждений
- Генерирует ответы с повышенной точностью
Улучшение модели
Фреймворк расширяет три основные возможности:
- Понимание естественного языка за счет улучшенного понимания контекста
- Вывод на естественном языке посредством семантического рассуждения
- Генерация естественного языка с ограничениями по знаниям
Экспериментальные результаты
Производительность эталона
Фреймворк продемонстрировал значительные улучшения в нескольких наборах данных:
- HotpotQA: улучшение результатов F1 на 19,6%
- 2WikiMultiHopQA: улучшение результатов F1 на 33,5%
- MuSiQue: улучшение результата F1 на 12,2%
Соображения по реализации
Несмотря на многообещающие результаты, данная структура сталкивается с определенными проблемами:
- Высокие вычислительные требования из-за множественных вызовов LLM
- Необходимость комплексной декомпозиции проблемы
- Требования к ресурсоемкой обработке
Реальные приложения
Вопросы и ответы по электронному управлению
KAG был внедрен для ответа на сложные административные запросы. По сравнению с RAG, KAG предоставил:
- Улучшение результатов F1 на 33,5% .
- Превосходная точность при анализе нескольких документов.
Вопросы и ответы по здравоохранению
В медицинской сфере компания KAG превзошла традиционную RAG, производя:
- Точные и логически последовательные ответы на медицинские запросы.
- Повышенная надежность в сложных сценариях оказания медицинской помощи, связанных с заболеваниями, симптомами и методами лечения.
Экспериментальная проверка
1. Тестовые наборы данных
- На таких наборах данных, как HotpotQA и 2WikiMultiHopQA, KAG продемонстрировал:
- Улучшение результатов F1 для HotpotQA составило 19,6% .
- Улучшение результатов F1 для 2WikiMultiHopQA составило 33,5% .
- Эти улучшения подчеркивают способность KAG лучше, чем RAG, справляться с задачами многошагового рассуждения.
2. Эффективность поиска
- Компания KAG достигла более высоких показателей полноты за счет своих инновационных стратегий взаимного индексирования и решения логических форм.
3. Доменные приложения
- Практическое использование в задачах электронного здравоохранения и электронного управления подтвердило способность KAG обеспечивать точность профессионального уровня.
KAG против RAG: почему KAG — это будущее
RAG обеспечила прочную основу для улучшения LLM, но ее ограничения очевидны в областях с высокими ставками. KAG не только устраняет эти недостатки, но и переопределяет возможности систем, основанных на знаниях.
Объединяя точность графов знаний с гибкостью LLM, KAG обеспечивает:
- Повышенная точность.
- Логическая последовательность.
- Профессиональное удобство использования в различных приложениях.
Более того, поддержка открытого исходного кода KAG посредством таких платформ, как OpenSPG, делает его доступным для разработчиков, обеспечивая широкое внедрение и инновации.
Заключение
KAG — это революционный инструмент для профессиональных приложений ИИ, предлагающий непревзойденную точность, обоснование и масштабируемость. Независимо от того, создаете ли вы инструменты для здравоохранения, управления или права, KAG обеспечивает строгость и гибкость, необходимые для успеха.