Knowledge Augmented Generation (KAG) 简介

Knowledge Augmented Generation (KAG) 是一个通过使用知识图谱来维护实体关系并启用高级推理能力的框架，从而增强 Retrieval Augmented Generation (RAG)。在本文中，我们将深入探讨 KAG 的架构，并提供使用 Docker 进行设置的实践指南，使复杂的 AI 检索更加容易。

什么是 Knowledge Augmented Generation (KAG)？

KAG 是标准 RAG 的重大改进，标准 RAG 在分块过程中会丢失实体之间的逻辑连接。 KAG 简介在 2 秒处

标准 RAG 的局限性

标准 RAG 最大的局限性在于分块过程，这会丢失实体之间的逻辑连接。这是因为每个检索到的分块在生成过程中都是独立处理的。 标准 RAG 的局限性在 45 秒处

KAG 的架构

KAG 的架构设计旨在克服标准 RAG 的局限性。它使用知识图谱来维护实体关系并启用高级推理能力。 KAG 的架构在 150 秒处

在本地机器上设置 KAG

要在本地机器上设置 KAG，您可以使用 Docker。这使得复杂的 AI 检索更加容易，并允许您轻松管理和查询知识库。 设置 KAG 在 240 秒处

查询知识库

一旦在本地机器上设置好 KAG，您就可以使用 Python 代码查询知识库。这使您能够轻松检索和操作知识库中的数据。 查询知识库在 360 秒处

结论

总之，Knowledge Augmented Generation (KAG) 是标准 Retrieval Augmented Generation (RAG) 的重大改进。它通过使用知识图谱来维护实体关系并启用高级推理能力，使其成为复杂 AI 检索的强大工具。通过本文中概述的步骤，您可以使用 Docker 在本地机器上设置 KAG，并开始使用 Python 代码查询知识库。无论您对检索增强生成或其不同变体感兴趣，KAG 都值得一试。

该项目在 Apache 2.0 许可下是开源的，作者将发布一个新版本，该版本将具有自定义模式和可视化查询。这将允许您在不同阶段使用不同的模型，可能提高性能。因此，如果您对检索增强生成或代理感兴趣，请务必订阅频道并查看更新的 KAG 仓库。感谢观看，一如既往，我们下期再见！