KAG

简介

开源知识增强生成框架，逻辑形式引导推理与检索，面向专业领域知识库

OpenSPG/KAG Core Team 维护的开源框架（Apache-2.0，GitHub 9.1k stars，2026-10-06），全称 KAG：Knowledge Augmented Generation，基于 OpenSPG 引擎与大语言模型，为专业领域知识库构建逻辑推理与事实问答方案。 核心特性包括知识与文本块互索引、概念语义对齐、Schema 约束的知识构建与 逻辑形式引导的混合推理检索，Logical Form Solver 引擎以 planning、 reasoning、retrieval 三类算子把自然语言问题转成语言与符号结合的求解 过程，支持多跳问答。0.8.0 版本（2025-06-27）引入私有与公网知识库双 模式、知识库与应用解耦与 Outline、KnowledgeUnit 等六种内置索引类型， agent 工作流可经 MCP 协议调用其推理问答，并完成 KAG-Thinker 模型适配。 官方文档为语雀 User Guide 知识库（49 篇文档），论文见 arXiv 2409.13731， 最近一次提交 2026-01。

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