检索增强生成（RAG）技术推动了领域应用与大模型结合。然而，RAG 存在着向量相似度与知识推理相关性差距大、对知识逻辑（如数值、时间关系、专家规则等）不敏感等问题，这些都阻碍了专业知识服务的落地。

10 月 24 日，OpenSPG 发布 V0.5 版本，正式发布了知识增强生成（KAG）的专业领域知识服务框架。KAG 旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，并通过四个方面双向增强大型语言模型和知识图谱，以解决 RAG 挑战：

(1) 对 LLM 友好的知识表示

(2) 知识图谱与原文片段之间的互索引

(3) 逻辑符号引导的混合推理引擎

(4) 基于语义推理的知识对齐

KAG 在多跳问答任务中显著优于 NaiveRAG、HippoRAG 等方法，在 hotpotQA 上的 F1 分数相对提高了 19.6%，在 2wiki 上的 F1 分数相对提高了33.5%。

我们已成功将 KAG 应用于蚂蚁集团的两个专业知识问答任务，包括电子政务问答和电子健康问答，与 RAG 方法相比，专业性有了显著提高。用户可以基于开源的 KAG 编程框架可以自助基于私域知识库完成领域图谱的构建和知识问答。

KAG 地址：https://github.com/OpenSPG/KAG

创新点

2.1 LLM 友好的语义化知识管理

KAG 提出了一种对大型语言模型（LLM）友好的知识表示框架，在 DIKW（数据、信息、知识和智慧）的层次结构基础上，将 SPG 升级为对 LLM 友好的版本，命名为 LLMFriSPG。

这使得它能够在同一知识类型（如实体类型、事件类型）上兼容无 schema 约束的信息提取和有 schema 约束的专业知识构建，并支持图结构与原始文本块之间的互索引表示。

这种互索引表示有助于基于图结构的倒排索引的构建，并促进了逻辑形式的统一表示、推理和检索。同时通过知识理解、语义对齐等进一步降低信息抽取的噪声，提升知识的准确率和一致性。

2.2 逻辑符号引导的混合推理引擎

KAG 提出了一种逻辑符号引导的混合求解和推理引擎。该引擎包括三种类型的运算符：规划、推理和检索，将自然语言问题转化为结合语言和符号的问题求解过程。

在这个过程中，每一步都可以利用不同的运算符，如精确匹配检索、文本检索、数值计算或语义推理，从而实现四种不同问题求解过程的集成：图谱推理、逻辑计算、Chunk 检索和 LLM 推理。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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