KAG技术赋能，知识图谱构建提速85%，智能问答更快更准！
在上期的介绍中（听说了吗，智能问答界又出现了 KAG，跟 RAG 有什么区别？），知识图谱在智能问答中崭露头角。它将海量知识有序整合，让大模型快速理解用户问题，并从庞大的知识体系中精准提取答案，重要性不言而喻。
可以说知识图谱构建水平的高低，间接决定了智能问答系统的表现优劣。本期，将进一步探究KAG技术，剖析其如何提升知识图谱构建效能，进而推动智能问答迈向新高度。
知识图谱是什么
知识图谱是以图结构存储知识的技术，由实体节点、关系边及属性构成，以三元组形式组织。以某变电站安全隐患报告为例：
某变电站安全隐患报告原文
实体：客观存在的对象。
·隐患：某变电站#2主变有载调压油枕油位低
·时间：12月01日
关系：实体间的逻辑联系。
·发现时间（隐患→时间）
·涉及人员（隐患→人员）
知识图谱：
知识图谱的传统构建方式
传统知识图谱构建依赖人工标注，具体流程如下：
1.人工定义规则：预先制定实体类型和关系逻辑。
2.逐篇标注：逐字扫描文档，手动标出实体，并主观判断关系。
这种模式存在显著痛点：
·效率极低：单篇文档标注耗时数小时甚至数天。
·主观性强：同一文档多人标注结果差异大。
·修正成本高：新增实体类型或关系规则调整需要对已标注的全部文档进行重新梳理和标注。
某变电站安全隐患报告人工标注图谱示意图
KAG技术革新知识图谱构建
KAG即知识增强生成技术，借助大模型能力重塑知识图谱构建流程，实现了全流程自动化的文本知识图谱抽取，具体流程如下：
1.理解文本：基于预训练获得的 “语言理解能力”，大模型能够解析文档句子结构和上下文含义，精准定位关键信息。
2.抽取实体与关系：
·实体抽取：运用 “命名实体识别（NER）”技术，结合语境精准标记关键实体。
·关系抽取：通过分析语法结构和语义信息，利用大模型强大的逻辑推理能力，挖掘实体间隐藏的逻辑关系。
3.构建知识图谱：将抽取的实体和关系整合为 “三元组”（头实体-关系-尾实体）形式，完成知识图谱构建。
某变电站安全隐患报告KAG抽取图谱的示意图
自动构建带来智能问答质的飞跃
知识图谱构建效率提升，智能问答时效性增强。知识图谱构建效率提升85%，构建周期从数周或数月缩短至数天。这让智能问答系统能快速接入新知识，及时响应各类新问题，始终保持知识的时效性。
知识图谱构建去偏差，智能问答回复更精准。传统人工标注的主观偏差被消除，确保知识图谱中每一个实体和关系都准确无误。当用户提出问题时，智能问答系统依托高质量的知识图谱，能够快速定位到最相关的知识节点，为用户提供严谨、可靠的专业解答。
结合实际应用效果数据分析从传统模式到KAG驱动的创新模式，知识图谱构建效率可提升85%左右。金现代通过KAG技术，为小金智问®智能问答平台注入全新活力，使知识图谱构建效能大幅提升，从而让小金智问®在处理各类问答需求时更加得心应手。