近来，在 2024 Inclusion・外滩大会 “逾越平面思想，图核算让 AI 观察杂乱世界” 见地论坛上，蚂蚁集团常识图谱负责人梁磊共享了 “构建常识增强的专业智能体” 相关作业，并带来了常识图谱与大模型结合最新研制作用 —— 常识增强壮模型服务结构 KAG。

梁磊介绍，专业范畴增强壮模型服务结构 KAG 经过图谱逻辑符号引导决议计划和检索，明显进步了笔直范畴决议计划的精准性和逻辑谨慎性；经过信息检索可补全常识图谱的稀少性和常识掩盖的缺乏，一起充分使用大言语模型的了解和生成才能下降范畴常识图谱的结构门槛。KAG 结构在笔直范畴的适用性得到了有用验证。比方，支付宝最新推出的 AI 原生 App “支小宝” 选用这套结构，在政务问答场景的精确率进步到了 91%，医疗问答笔直的方针解读精确率可达 90% 以上。梁磊还泄漏，KAG 结构会进一步向社区敞开，并在开源结构 OpenSPG (https://github.com/OpenSPG/openspg) 中原生支撑，也欢迎社区共建。

以下是梁磊在外滩大会上的讲演内容摘要，机器之心做了不改动本意的收拾。

1、可信是大言语模型实在落地使用的条件。

大言语模型有着很好的了解和生成才能，在笔直范畴的使用有巨大的时机，但一起也存在着非常大的应战。比方在笔直范畴跟专家经历、一些详细事务结合的时分，仍然存在着不明白范畴常识、做不了杂乱决议计划、不可靠等问题。

首要，大言语模型自身不具备比较谨慎的考虑才能。在一些测验中，咱们让大言语模型做杂乱问题的拆解，问两部电影之间的一起主演是谁，成果显现总体上回复的精确性和一致性相对较低，乃至还有一些拆解过错。这种情况下，大言语模型很难严厉遵照人类的指令。此外，大言语模型还存在现实性缺乏的问题。本年以来职业测验把 RAG、搜索引擎之类的技能引进到大言语模型，来补偿现实性缺乏的问题，以及 GraphRAG，用图的办法去从头组织它的检索。但问题是，即使引进了一些外部常识库，把一些笔直范畴的常识库和现实文档给到言语模型，模型也不见得能够彻底生成一个精确的答案。

除此以外，大模型在外部常识库召回的时分，也仍然会存在召回禁绝的问题。举个根据向量核算的 RAG 的比方。比方问 “怎样查找我的养老金”，常见的有两种做法，一种是直接根据向量核算去召回文档，可是往往和事务专家界说的常识不相关。但在笔直范畴，有许多常识在字面上不类似，但却是很相关的。比方方针明确规定了五险一金的规模，大模型不能对这些内容做胡乱生成，这就有必要有一些预界说的范畴常识和预界说的常识结构，来束缚大模型的行为，乃至给它供给一个更有用的常识注入，而这些都是模型在文本上不类似，但却是强相关的。在这种情况下，本年评论引进常识图谱技能的也越来越多。经过常识图谱的语义相关性来进步模型内容的相关性，以此能够做更好的语义核算和语义的召回。

大模型错觉也是阻止使用的要害应战之一。那么，引进了 RAG、常识库之后，大模型就能处理错觉问题了吗？其实不然，而且有些错觉问题不仔细观察便难以发觉。举个比方，比方原文说到功用饮猜中的维生素、矿物质等，对运动后补偿身体养分、消除疲惫具有必定作用，而大模型从头生成今后，或许会改写成关于添加疲惫有必定作用。这种其实就会给一个过错的引导，但这种过错的引导，尤其是大模型生成的案牍或许是几百字，乃至上千字的，这时分就很难从里边观察到这类细节问题。经过测评发现，大言语模型即使是参加 RAG 今后，仍然有大约 30% 到 40% 的错觉率。

在实在事务决议计划场景，应战就更多了。以金融场景为例，不管是研报生成，仍是医疗问诊等等，事务上都有比较严厉的问题规划、信息获取、决议计划主张，乃至生成和反应的进程。也就是说，由于大言语模型仍是要为人类服务，使用在一个个笔直事务场景，每一类都需求精确的决议计划进程，假如这个决议计划进程不能得到很好的操控的话，就很难实在意义上用在笔直范畴。在专业性的常识服务场景，大言语模型服务的首要条件是常识精准。这就包括常识的鸿沟是齐备的，常识的结构及语义明晰、逻辑谨慎。别的，在笔直范畴落地，也必定要对时刻、数字和逻辑灵敏，不管让它做多跳推理，仍是逻辑规矩数字核算，而这些恰好是大言语模型所不拿手的，包括前一段时刻热议的 9.9 和 9.12 比大小的比方。

根据此，咱们认为在笔直范畴落地的时分，大言语模型必定保证专业和可信。可信是大言语模型实在意义上落地的条件。假如不能保证可信，咱们或许不会迎来实在意义上的 AGI 的革新。这也是蚂蚁为什么要做常识增强的重要原因。

2、KAG：专业范畴常识增强壮模型服务结构。

应对大模型在实在使用场景遇到的应战，蚂蚁研制了根据常识增强在笔直范畴的可控生成结构 KAG。

KAG 可控生成结构是根据开源体系 OpenSPG 晋级，而且结合了蚂蚁自研的图数据库 TuGraph-DB 的才能。TuGraph-DB 作为 KAG 中常识图谱 SPG 的底层图引擎，为 KAG 供给了高效的常识存储与检索才能。KAG 将抽取的常识存储于 SPG 中，由 TuGraph-DB 供给图存储；在检索流程中，SPG 经过 TuGraph-DB 的 Cypher 接口检索与用户发问相关的常识信息，并将成果反应给大模型生成答复。

KAG 结构针对大言语模型和图谱的结合做了五方面的增强：分别是常识标明的增强、图结构与文本互索引、符号引导的拆解和推理、根据概念的常识对齐、KAG Model。详细包括以下要害才能：

1） KAG: LLMs 友爱的常识标明。

本年，咱们对语义标明进行了晋级，旨在进一步开展 OpenSPG 项目，推动常识图谱从静态二元结构向多元动态结构持续晋级。经过原始文本增强深度上下文感知，咱们完成了更丰厚的可解释文本的常识相关，对大言语模型也更友爱，一起，参阅 DIKW 层次范式在同一实体空间中支撑 Schema 束缚、无形式建模及文本结构的分层标明。

一起，咱们探讨了 GraphRAG 范式的两种首要完成：微软的 GraphRAG 和 HippoRAG。虽然微软的 GraphRAG 在摘要生成类使命上有不错体现，但在现实问答精确率上体现欠安。而 HippoRAG 经过图结构构建倒排索引，明显进步了文档召回的相关性和现实问答的精确性。咱们的方针是在专业范畴内完成精确的现实性答复和陈述生成，交融不同层级常识创立从严厉到宽松的决议计划范式。

2） 互索引：结构化常识与文本数据互索引结构。

咱们将原有的 term-based 倒排索引晋级为 graph-based 倒排索引，经过敞开信息抽取获取原始文档中的要害元素和描绘性信息，进行有用的语义切分，终究构成一个包括事务实体、通用概念常识和文本块的图结构。这种结构不只便于遍历和检索文本块，还能有用剖析文档间的相关。

3） 混合推理：符号决议计划、向量检索与大模型混合推理。

咱们在 KAG 中构建了一个混合推理引擎，旨在处理常识图谱在谨慎决议计划中的使用问题。方针是开发一套技能范式，支撑杂乱推理决议计划的履行，一起经过信息检索来补偿常识图谱的缺乏。

该结构选用符号驱动的办法生成逻辑可履行的查询表达式（Logic form Query）。经过图结构操作，使用分层常识进行决议计划：先在逻辑常识层检索，若无解则转向敞开信息层，再经过相关文档检索进步召回率和精确性。在生成阶段，咱们使用 query-focused summary 办法，以经过查询结构提取答案，处理传统常识图谱与用户查询的粒度匹配问题。一起，根据常识图谱的反应有助于按捺言语模型生成中的错觉，进步精确性。体系将问题拆解为逻辑符号表达，可转化为 KGDSL 或 GQL。咱们的两阶段规划包括图谱存储中的精确匹配和 SPO 子图检索，最终集成常识图谱以减轻错觉。经过文本抽取的三元组注入言语模型，在生成时遵从结构范式，有用下降错觉率。这种办法在内部事务中如区域危险陈述生成中已明显改进，咱们将持续深化探究这一方向。

4） 语义对齐：平衡信息检索与专业决议计划。

问题的要害在于怎么有用整合信息检索和专业决议计划。信息检索答应必定的过错率，而专业决议计划对精确性要求则是严厉的。因而，咱们经过敞开信息抽取构建结构化常识，并使用 schema 束缚以进步决议计划的谨慎性。此外，根据概念的语义对齐让咱们能统筹这两者，构成一个根据 SPG 的范畴常识图谱，然后改进信息检索和专业决议计划的才能。

咱们经过传统图谱办法，如实体链接和概念分层等，进步了图结构的稠密性和语义齐备性。凭借与浙江大学的 OpenKG 协作，推动 OneGraph 项目，咱们致力于经过增强常识对齐才能，下降构建本钱。一起，在笔直范畴的探究中，例如医疗和法令术语的使用，咱们优化了敞开抽取的功率，明显进步了与范畴常识的对齐精确性。咱们的结构在通用数据集上较现有 SOTA 的 F1 进步了 10-20 个百分点，并在实践使用中，比方政务和医疗问答场景，取得了明显的精度进步，标明其在专业决议计划中的有用性。

5） KAG 模型：界说 LLMs 与 KGs 之间的协同使命。

KAG 模型旨在下降大型言语模型（LLMs）与常识图谱（KGs）结合的本钱，使用指令组成技能使较小模型在功用上挨近更大模型。咱们对 LLMs 和 KGs 的才能进行对齐，着重自然言语了解、推理和生成才能，保证从文本中提取结构化信息并进步常识交融功率。结构化、语义化的常识图谱和原始文档之间构成了杰出的双向映射，从文本到图谱则是描写文本内的要害信息和符号结构，从图谱到文本则是描绘文本生成中一切必要满意的常识和逻辑束缚。

为构建常识图谱，咱们重视常识点的文本可解释性，要求顺便描绘信息、相关原始文本段， 防止仅只有原始词条。常识图谱的结构化特性有助于生成高质量指令，经过逻辑拆解和语义联系组成进步大言语模型的自然言语了解和推理才能。此外，指令的组成和语义对齐使小参数量模型到达挨近或逾越更大参数模型的作用，一起大幅进步功用。实践中发现图谱指令组成微调后的小模型在概念补全、信息抽取等图谱专用使命上的精确率均高于更大参数模型。

3. KAG 在笔直范畴的典型使用。

本年以来，咱们在事务使用中不断完善 KAG 结构。在支付宝 AI 日子管家 “支小宝” 的热门事情功用、政务民生场景，以及研报生成类使命，KAG 都能够生成逻辑上更为精确的内容。此外，支付宝本年在政务就事和医疗健康两个重要功用晋级中也使用了常识图谱技能。例如，“去医院针灸能否报销？” 这一问题包括了特定条件，而带有条件的检索是传统搜索引擎或向量核算所不具备的功用。经过常识图谱的办法，咱们能够更有用地找到相关常识并生成愈加齐备的答复。

近期，蚂蚁将发布 KAG 的全体技能陈述。咱们期望实在交融常识图谱的符号核算和向量检索的优势，由于它们在许多方面是互补的。一起，使用大型言语模型的了解和生成才能，构建一个常识增强的大言语模型生成体系。

在这个进程中，咱们首要需求处理的是笔直范畴使用的问题。体系既能进行杂乱的符号决议计划，又能在杂乱符号决议计划无法满意需求时，经过向量检索进行补偿。在结构的后续版别中，咱们将供给一些用户可调的参数。这意味着，假如用户对精确率有极高要求，能够削减根据信息检索生成的内容；假如对精确率有必定忍受度，则能够恰当放宽规范。这为用户供给了一个可调理的笔直范畴处理方案。由于并不是一切笔直范畴使用场景都要求肯定的精确率，而是存在必定的忍受规模。因而，咱们能够为用户供给更多的动态挑选。

除了上述作业，为加快常识图谱与大言语模型的双向融通，蚂蚁集团也和浙江大学成立了常识图谱联合实验室。联合实验室已发布了大模型抽取结构 OneKE，下一步还将构建增强言语模型的 OneGraph。 。

跋文：在 2024Inclusion・外滩大会 “逾越平面思想，图核算让 AI 观察杂乱世界” 见地论坛上，美国伊利诺伊大学芝加哥分校核算机科学与技能系特聘教授俞士纶、世界相关数据基准委员会（LDBC）副主席 Alastair Green、我国人寿财产保险有限公司人工智能开发团队负责人孔宇飞、蚂蚁数字科技 AI 技能负责人章鹏、蚂蚁集团图核算处理方案架构师崔安颀等嘉宾也带来了精彩共享，更多观念可点击阅览原文检查。

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