- Framework de razonamiento y preguntas y respuestas con guía de forma lógica (form-guided) basado en el motor OpenSPG y LLM
- Diseñado para construir soluciones de razonamiento lógico y preguntas y respuestas sobre bases de conocimiento de dominio vertical
- Supera las limitaciones del RAG existente:
- La ambigüedad del cálculo de similitud vectorial en el RAG tradicional
- Resuelve el problema de ruido de GraphRAG basado en OpenIE
- Soporta razonamiento lógico y preguntas y respuestas multi-hop
- Ofrece un rendimiento superior a los métodos SOTA más recientes
- Integra completamente las características lógicas/fácticas de los grafos de conocimiento (KGs)
- Funciones clave:
- Estructura de indexación mutua entre conocimiento y chunks para integrar información contextual completa
- Alineación de conocimiento mediante razonamiento semántico conceptual para mitigar problemas de ruido
- Construcción de conocimiento con restricciones de esquema para apoyar la representación del conocimiento de expertos de dominio
- Razonamiento híbrido basado en formas lógicas para soportar preguntas y respuestas lógicas/multi-hop
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