- Framework de inferência e perguntas e respostas guiado por formato lógico (form-guided), baseado no motor OpenSPG e em LLMs
- Projetado para construir soluções de inferência lógica e perguntas e respostas sobre bases de conhecimento de domínio vertical
- Supera as limitações do RAG existente:
- A ambiguidade do cálculo de similaridade vetorial no RAG tradicional
- Resolve os problemas de ruído do GraphRAG baseado em OpenIE
- Suporta inferência lógica e perguntas e respostas multi-hop
- Oferece desempenho superior aos métodos SOTA mais recentes
- Integra completamente as características lógicas/factuais dos grafos de conhecimento (KGs)
- Principais recursos:
- Estrutura de indexação cruzada entre conhecimento e chunks para integrar informações completas de contexto
- Mitiga problemas de ruído com alinhamento de conhecimento por meio de inferência semântica conceitual
- Suporta a representação do conhecimento de especialistas do domínio com construção de conhecimento com restrições de esquema
- Suporta perguntas e respostas lógicas/multi-hop com inferência híbrida baseada em forma lógica
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