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，智能問答界又出現了 KAG，跟 RAG 有什么區別？），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的表現優劣。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主變有載調壓油枕油位低
·時間：12月01日
關系：實體間的邏輯聯系。
·發現時間（隱患→時間）
·涉及人員（隱患→人員）
知識圖譜：
知識圖譜的傳統構建方式
傳統知識圖譜構建依賴人工標注，具體流程如下：
1.人工定義規則：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小時甚至數天。
·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則調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%，構建周期從數周或數月縮短至數天。這讓智能問答系統能快速接入新知識，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，智能問答系統依托高質量的知識圖譜，能夠快速定位到最相關的知識節點，為用戶提供嚴謹、可靠的專業解答。
結合實際應用效果數據分析從傳統模式到KAG驅動的創新模式，知識圖譜構建效率可提升85%左右。金現代通過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。