GoonIntroducción a la Generación Mejorada con Conocimiento (KAG)
La Generación Mejorada con Conocimiento (KAG) es un marco que mejora la Generación Mejorada con Recuperación (RAG) mediante el uso de gráficos de conocimiento para mantener las relaciones entre las entidades y permitir capacidades de razonamiento avanzadas. En este artículo, exploraremos la arquitectura de KAG y proporcionaremos una guía práctica para configurarlo utilizando Docker, lo que hace que la recuperación de inteligencia artificial compleja sea más accesible.
¿Qué es la Generación Mejorada con Conocimiento (KAG)?
KAG es una mejora significativa sobre la RAG estándar, que tiene limitaciones como el proceso de fragmentación que pierde las conexiones lógicas entre las entidades. 
Introducción a KAG a los 2 segundos
Limitaciones de la RAG Estándar
La mayor limitación de la RAG estándar es el proceso de fragmentación, que pierde las conexiones lógicas entre las entidades. Esto se debe a que cada fragmento recuperado se trata individualmente durante el proceso de generación. 
Limitaciones de la RAG Estándar a los 45 segundos
Arquitectura de KAG
La arquitectura de KAG está diseñada para superar las limitaciones de la RAG estándar. Utiliza gráficos de conocimiento para mantener las relaciones entre las entidades y permitir capacidades de razonamiento avanzadas. 
Arquitectura de KAG a los 150 segundos
Configuración de KAG en su Máquina Local
Para configurar KAG en su máquina local, puede utilizar Docker. Esto hace que la recuperación de inteligencia artificial compleja sea más accesible y le permite administrar fácilmente las bases de conocimiento y consultarlas. 
Configuración de KAG a los 240 segundos
Consulta de la Base de Conocimiento
Una vez que haya configurado KAG en su máquina local, puede consultar la base de conocimiento utilizando código Python. Esto le permite recuperar y manipular fácilmente los datos de la base de conocimiento. 
Consulta de la Base de Conocimiento a los 360 segundos
Conclusión
En conclusión, la Generación Mejorada con Conocimiento (KAG) es una mejora significativa sobre la Generación Mejorada con Recuperación (RAG) estándar. Utiliza gráficos de conocimiento para mantener las relaciones entre las entidades y permitir capacidades de razonamiento avanzadas, lo que la convierte en una herramienta poderosa para la recuperación de inteligencia artificial compleja. Siguiendo los pasos detallados en este artículo, puede configurar KAG en su máquina local utilizando Docker y comenzar a consultar la base de conocimiento utilizando código Python. Ya sea que esté interesado en la generación mejorada con recuperación o en variantes diferentes de ella, KAG es definitivamente algo que vale la pena revisar.
El proyecto en sí es de código abierto bajo Apache 2.0, y los autores están lanzando una nueva versión que tendrá esquemas personalizados y consultas visuales. Esto le permitirá utilizar diferentes modelos en diferentes etapas, lo que podría mejorar el rendimiento. Así que, si está interesado en la generación mejorada con recuperación o en agentes, asegúrese de suscribirse al canal y revisar el repositorio actualizado de KAG. Gracias por ver, y como siempre, nos vemos en la próxima.
