2024年のInclusion・外灘大会において、アリババグループは知識増強型専門インテリジェンスの構築における最新の進歩を発表し、知識グラフと大規模言語モデルを組み合わせた研究開発成果である知識増強型大規模言語モデルサービスフレームワーク「KAG」を発表しました。

このフレームワークは、アリババグループの知識グラフ責任者である梁磊氏によって紹介され、グラフ論理記号による意思決定と検索を通じて、垂直分野における意思決定の精度と論理的厳密性を大幅に向上させることを目指しています。

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KAGフレームワークは、アリババグループが独自開発したグラフデータベースTuGraph-DBの機能を統合し、効率的な知識の保存と検索機能を提供します。これは、アリペイが最近発表したAIネイティブアプリ「支小宝」で活用されており、行政関連の質問応答シーンでは正確性が91％に、医療関連の質問応答における垂直指標の解釈精度が90％以上に向上しました。

梁磊氏によると、KAGフレームワークはコミュニティにさらに公開され、オープンソースフレームワークOpenSPGでネイティブサポートを提供し、コミュニティによる共同構築を促進するとのことです。KAGフレームワークの発表は、アリババグループのAI分野における技術力を示すだけでなく、大規模言語モデルが垂直分野で適用される際に直面する課題（専門知識の不足、複雑な意思決定の信頼性不足、事実性の不足など）に対処するための新たなソリューションを業界に提供します。

KAGフレームワークは、知識表現の強化、グラフ構造とテキストの相互索引、記号による分解と推論、概念に基づく知識の整合、KAGモデルという5つの側面からの強化を通じて、大規模言語モデルと知識グラフの協調効果を高めます。この成果は、専門サービス分野におけるAIの応用を促進し、サービスの精度と信頼性を向上させることが期待されます。

プロジェクトアドレス:https://github.com/OpenSPG/openspg