「垂直领域大模型落地难逻辑推理总出错这个来自OpenSPG的开源框架，让专业领域知识服务变得像搭积木一样简单！」
项目介绍
KAG是基于OpenSPG知识引擎和LLM的专业领域知识服务框架，专为解决传统RAG方案在垂直领域应用的三大痛点而生：
向量检索的"似是而非"问题（语义相似但逻辑错误） 开放信息抽取的"噪声污染"问题 复杂场景下的多跳推理难题
最新版本已支持：
✅ 领域知识注入（金融/医疗/法律等）
✅ 可视化图谱分析查询
✅ 混合推理引擎（逻辑+语义+数值）
✅ 多模态知识管理（文本/表格/图谱）
核心功能亮点
逻辑推理问答
突破传统QA系统的关键词匹配模式，支持：
多条件组合推理（"找出近三年营收增长超20%但负债率低于60%的上市公司"） 时序推理（"某患者先出现A症状后出现B症状的可能病因"） 矛盾检测（"合同条款X与行业规范Y是否存在冲突"）
知识对齐黑科技
通过概念语义推理实现：
自动消歧（"苹果->水果/公司"智能判断） 术语对齐（"心肌梗塞=心梗=心肌梗死"自动关联） 知识纠错（检测并修正错误事实陈述）
多模态知识管家
文档 ↔ 知识图谱双向索引 支持Word/PDF/Excel多格式解析 专家经验结构化（通过Schema约束）
混合推理引擎
# 问题求解过程示例
question ="某新能源车企近三年研发投入是否超过行业平均水平"
求解步骤：
1.检索→获取企业研发数据
2.计算→行业均值计算
3.推理→趋势对比分析
4.生成→自然语言结论
企业级知识安全
私有化部署方案 知识访问权限控制 审计日志追踪 数据加密存储
技术架构解析
落地场景实测
金融风控场景
用户问：A公司通过多层控股的子公司是否存在同业竞争
系统执行：
1. 抽取股权结构图谱
2. 分析业务范围重叠度
3. 参照监管规则判断
4. 生成风险评估报告
医疗诊断支持
病历文本 → 信息抽取 → 症状图谱 → 诊断规则 → 推理引擎
法律合同审查
传统RAG：准确率68%（存在条款误解）
KAG方案：准确率92%（逻辑关系精准把握）
与同类方案对比
| KAG | |||
|---|---|---|---|
快速上手指南
三步部署方案
# 1. 获取部署文件
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/... -o docker-compose.yml
# 2. 启动服务
docker compose -f docker-compose.yml up -d
# 3. 访问系统
浏览器打开 http://127.0.0.1:8887
（默认账号：openspg/openspg@kag）
开发者扩展示例
fromkagimportKnowledgeBuilder
# 自定义医疗schema
medical_schema = {
"疾病类型": ["症状","治疗方案","相关检查"],
"药品": ["适应症","禁忌症","相互作用"]
}
builder = KnowledgeBuilder(schema=medical_schema)
builder.add_document("medical_report.docx")
kg = builder.build()
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