KAG技術賦能，知識圖譜構建提速85%，智能問答更快更準！
在上期的介紹中（聽說了嗎，智能問答界又出現(xiàn)了 KAG，跟 RAG 有什么區(qū)別？），知識圖譜在智能問答中嶄露頭角。它將海量知識有序整合，讓大模型快速理解用戶問題，并從龐大的知識體系中精準提取答案，重要性不言而喻。
可以說知識圖譜構建水平的高低，間接決定了智能問答系統(tǒng)的表現(xiàn)優(yōu)劣。本期，將進一步探究KAG技術，剖析其如何提升知識圖譜構建效能，進而推動智能問答邁向新高度。
知識圖譜是什么
知識圖譜是以圖結構存儲知識的技術，由實體節(jié)點、關系邊及屬性構成，以三元組形式組織。以某變電站安全隱患報告為例：
某變電站安全隱患報告原文
實體：客觀存在的對象。
·隱患：某變電站#2主變有載調(diào)壓油枕油位低
·時間：12月01日
關系：實體間的邏輯聯(lián)系。
·發(fā)現(xiàn)時間（隱患→時間）
·涉及人員（隱患→人員）
知識圖譜：
知識圖譜的傳統(tǒng)構建方式
傳統(tǒng)知識圖譜構建依賴人工標注，具體流程如下：
1.人工定義規(guī)則：預先制定實體類型和關系邏輯。
2.逐篇標注：逐字掃描文檔，手動標出實體，并主觀判斷關系。
這種模式存在顯著痛點：
·效率極低：單篇文檔標注耗時數(shù)小時甚至數(shù)天。
·主觀性強：同一文檔多人標注結果差異大。
·修正成本高：新增實體類型或關系規(guī)則調(diào)整需要對已標注的全部文檔進行重新梳理和標注。
某變電站安全隱患報告人工標注圖譜示意圖
KAG技術革新知識圖譜構建
KAG即知識增強生成技術，借助大模型能力重塑知識圖譜構建流程，實現(xiàn)了全流程自動化的文本知識圖譜抽取，具體流程如下：
1.理解文本：基于預訓練獲得的 “語言理解能力”，大模型能夠解析文檔句子結構和上下文含義，精準定位關鍵信息。
2.抽取實體與關系：
·實體抽取：運用 “命名實體識別（NER）”技術，結合語境精準標記關鍵實體。
·關系抽取：通過分析語法結構和語義信息，利用大模型強大的邏輯推理能力，挖掘實體間隱藏的邏輯關系。
3.構建知識圖譜：將抽取的實體和關系整合為 “三元組”（頭實體-關系-尾實體）形式，完成知識圖譜構建。
某變電站安全隱患報告KAG抽取圖譜的示意圖
自動構建帶來智能問答質的飛躍
知識圖譜構建效率提升，智能問答時效性增強。知識圖譜構建效率提升85%，構建周期從數(shù)周或數(shù)月縮短至數(shù)天。這讓智能問答系統(tǒng)能快速接入新知識，及時響應各類新問題，始終保持知識的時效性。
知識圖譜構建去偏差，智能問答回復更精準。傳統(tǒng)人工標注的主觀偏差被消除，確保知識圖譜中每一個實體和關系都準確無誤。當用戶提出問題時，智能問答系統(tǒng)依托高質量的知識圖譜，能夠快速定位到最相關的知識節(jié)點，為用戶提供嚴謹、可靠的專業(yè)解答。
結合實際應用效果數(shù)據(jù)分析從傳統(tǒng)模式到KAG驅動的創(chuàng)新模式，知識圖譜構建效率可提升85%左右。金現(xiàn)代通過KAG技術，為小金智問?智能問答平臺注入全新活力，使知識圖譜構建效能大幅提升，從而讓小金智問?在處理各類問答需求時更加得心應手。