技术动态 | KG+RAG系列范式对比及KAG框架再思考：兼看大模型增强KBQA问答竞赛方案

主要观点总结

本文介绍了《OpenSPG-KAG框架与垂域应用》和《2024ccks开放知识图谱问答获奖方案分享》的内容，围绕知识图谱与大模型结合的主题展开。文章包括两大板块：一是再看大模型与知识图谱结合的KAG框架，二是关于知识图谱用于知识图谱问答的内容。其中，KAG框架部分详细阐述了KAG的核心思想、技术支撑逻辑、与RAG、GraphRAG的区别以及面临的挑战；知识图谱问答部分则介绍了基于大模型多跳感知的知识图谱问答解决方案，包括实体识别、排序阶段、多跳问答阶段和sparql输出设置。

关键观点总结

关键观点1: KAG框架介绍

本文介绍了KAG框架的核心思想，即知识增强路线、垂域典型问题、KAG框架设计等。强调了KAG的情怀和老KG人的技术信仰坚守，以及找到合适场景的重要性。

关键观点2: 知识图谱用于知识图谱问答

本文阐述了如何通过知识图谱增强大模型来解决知识图谱问答问题。介绍了多跳感知大模型结合知识图谱的探索，以及如何提高查询效率和准确性。同时，强调了实体链接在大模型中的重要性。

关键观点3: 技术细节

本文涉及了一些技术细节，如基于大模型oneke和bert的联合抽取方式、排序阶段的rerank方式、多跳问答阶段的微调大模型迭代执行、sparql输出的逻辑表达式等。这些技术细节对于提高知识图谱问答的准确性起到了重要作用。

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