Meet KAG: Supercharging RAG Systems with Advanced Reasoning

Summary

En este video se presenta la Generación Aumentada por Conocimiento (KAG), una evolución del sistema RAG que mejora la conexión lógica entre entidades mediante un proceso de razonamiento multihop y respuesta a preguntas. A diferencia de RAG, KAG utiliza un modelo de grafo de conocimiento para preservar las relaciones entre los elementos y ofrece un mejor rendimiento en tareas complejas. El video explica cómo configurar KAG en una máquina local utilizando Docker, detallando cada paso, desde la creación del índice hasta la ejecución de consultas y generación de respuestas mejoradas gracias a la integración de modelos de lenguaje y embebido.

Takeaways

• 😀 KAG (Generación Aumentada por Conocimiento) mejora los sistemas RAG tradicionales al integrar razonamiento complejo y preguntas de múltiples pasos.
• 😀 Una limitación de los sistemas RAG estándar es la pérdida de conexiones lógicas entre entidades durante el proceso de recuperación, que KAG resuelve con gráficos de conocimiento.
• 😀 KAG utiliza modelos de lenguaje grande (LLM) junto con gráficos de conocimiento para preservar las relaciones entre entidades, lo que mejora la calidad de la generación de respuestas.
• 😀 KAG divide las consultas de los usuarios en subconsultas, lo que permite una recuperación más precisa y razonamiento más profundo sobre los resultados obtenidos.
• 😀 KAG combina la búsqueda semántica basada en incrustaciones y el razonamiento sobre gráficos de conocimiento para una búsqueda híbrida más efectiva.
• 😀 El proceso de configuración de KAG en una máquina local implica instalar Docker y configurar contenedores con bases de datos como MySQL y Neo4j para almacenar gráficos de conocimiento.
• 😀 Los usuarios pueden cargar documentos (como archivos PDF) y KAG extraerá entidades y relaciones para crear un gráfico de conocimiento sobre esos documentos.
• 😀 KAG es particularmente eficaz en conjuntos de datos de preguntas y respuestas de múltiples pasos, como Hotpot QA, donde supera a otros métodos existentes.
• 😀 El uso de la interfaz gráfica de usuario (GUI) en KAG facilita la creación de tareas de recuperación, la configuración de bases de conocimiento y la ejecución de consultas.
• 😀 La mejora de KAG sobre RAG radica en su capacidad para realizar razonamientos multi-hop y la integración de tipos semánticos y relaciones para mejorar la precisión de las respuestas.
• 😀 KAG es un proyecto de código abierto con licencia Apache 2.0, y está en constante evolución, con futuras actualizaciones que permitirán esquemas personalizados y consultas visuales.

Q & A

¿Qué es la Generación Aumentada por Conocimiento (KAG)?

La Generación Aumentada por Conocimiento (KAG) es un enfoque avanzado que integra el conocimiento externo, especialmente de grafos de conocimiento, para mejorar las capacidades de generación de respuestas en sistemas de IA. Se diferencia de RAG (Generación Aumentada por Recuperación) al incorporar capacidades de razonamiento y respuesta a preguntas multihop, esenciales para tareas de razonamiento complejo.

¿Cuál es la principal limitación de RAG que KAG aborda?

La principal limitación de RAG es el proceso de segmentación, que puede perder conexiones lógicas entre las entidades al tratar cada fragmento de información de manera independiente. KAG aborda este problema utilizando enfoques como grafos de conocimiento para preservar las relaciones entre las entidades.

¿Cómo mejora KAG la generación de respuestas en comparación con RAG?

KAG mejora la generación de respuestas al integrar un proceso de razonamiento más complejo que utiliza tanto LLMs (Modelos de Lenguaje de Gran Escala) como razonamiento basado en grafos de conocimiento. Este enfoque híbrido permite una recuperación más precisa y una generación de respuestas más coherente, incluso en consultas multihop.

¿Qué es el proceso de creación de índices en KAG?

El proceso de creación de índices en KAG consiste en extraer texto de los documentos, procesarlos para segmentarlos semánticamente, y luego utilizar modelos LLM junto con modelos de conocimiento para extraer información clave, como sujetos, relaciones y objetos, que son esenciales para crear un grafo de conocimiento. También se realiza un proceso de alineación para resolver ambigüedades entre las entidades.

¿Qué herramientas se utilizan en el proceso de extracción de información en KAG?

En el proceso de extracción de información, KAG utiliza OpenIE (para la extracción de relaciones sujeto-verbo-objeto) y modelos de conocimiento CFTs (tipos de entidades y relaciones) para preservar las conexiones entre diferentes entidades dentro de los documentos y la base de conocimiento.

¿Cómo KAG maneja las consultas de usuario en su proceso de recuperación?

Cuando KAG recibe una consulta de usuario, primero realiza un proceso de planificación para descomponer la consulta en múltiples subconsultas. Luego, recupera información para cada subconsulta y utiliza tanto razonamiento basado en LLMs como en grafos de conocimiento para generar una respuesta final más precisa y completa.

¿Cómo se establece KAG en una máquina local?

KAG se puede configurar en una máquina local a través de Docker. Se descarga un archivo de configuración YAML, se crea un contenedor Docker y luego se ejecutan varios servicios, como un servidor MySQL y un servidor de conocimiento, para administrar el grafo de conocimiento y el proceso de recuperación y generación.

¿Qué modelos LLM se pueden utilizar con KAG?

KAG es compatible con diversos modelos LLM, y el tutorial menciona específicamente el uso de DeepSeek como proveedor de API. Sin embargo, cualquier modelo LLM que siga el estándar de API abierta puede ser utilizado, tanto modelos locales como comerciales.

¿Cómo funciona la segmentación de documentos en KAG?

KAG utiliza un proceso de segmentación semántica para dividir los documentos en fragmentos manejables. Esto se hace con la ayuda de modelos de lenguaje y herramientas de extracción de información. Los documentos son procesados, se extraen las relaciones clave y se almacenan en un grafo de conocimiento para facilitar la recuperación y generación de respuestas más precisas.

¿Qué es un grafo de conocimiento y cómo se utiliza en KAG?

Un grafo de conocimiento es una representación estructurada de información donde las entidades (como personas, lugares o conceptos) están conectadas por relaciones lógicas. En KAG, el grafo de conocimiento se utiliza para almacenar la información extraída de los documentos y es fundamental para preservar las relaciones entre las entidades durante el proceso de recuperación y razonamiento.