一文讲明白RAG 与 KAG 的区别：自然语言处理中的知识增强方法对比

在自然语言处理（NLP）和人工智能系统领域快速发展的背景下，两种方法逐渐受到关注：RAG（检索增强生成) 和 KAG（知识增强生成）。

这两种方法都通过整合外部知识源来增强语言模型的能力，但在访问和使用知识方面有所不同。本文将比较和分析它们的架构、用例、优势等。在最后用最最通俗易懂的方式阐述他们之间的本质区别，但希望你能先耐心看完二者之间严谨的技术对比和效果分析：

什么是 RAG？

RAG（检索增强生成） 是一种结合检索和生成模型力量的框架。它已成为生成式人工智能最重要的应用之一，将外部文档（PDF、视频等）连接到 LLM 以进行问答案例。

RAG 的操作基于两个支柱：

1. 检索： 查询通过检索系统，从外部知识源检索相关文档或段落。
2. 生成： 将这些检索到的段落作为上下文纳入生成模型（如 GPT-4 或 Gemini），模型综合信息以生成相关答案。

其应用多种多样，从回答开放领域查询或需要访问最新或特定领域信息的聊天机器人，到定制搜索引擎。

其主要优势在于结合了检索（精确性）和生成（自然语言流畅性）的优势，并减少了“幻觉”，因为它基于检索到的数据得出结果。这导致了动态访问知识、更好的上下文响应或有效的知识整合。

最近引入的 GraphRAG 通过分析和创建知识图谱来改进 RAG 检索，但仍需要解决一些局限性。得益于 KAG（知识增强生成），许多这些问题可以克服。

什么是 KAG？

KAG（知识增强生成） 提出了一种混合方法，通过将结构化知识图谱或外部知识库直接纳入模型架构来增强语言模型的生成能力。

与检索非结构化数据的 RAG 不同，KAG 专注于整合结构化知识以提高生成质量。它基于 OpenSPG 引擎，解决了传统问答系统的局限性。

其关键组件包括：

• 逻辑推理： 支持高级推理能力，如多步推理，允许您连接并从多个相关信息中推断答案。
• 领域特定知识： 专为垂直知识库设计，使其在需要深入和专业知识的领域中表现良好。此外，它将结构化和非结构化数据整合到一个统一系统中。
• 提高准确性： 减少错误并提供更清晰、更准确的答案。
• 知识图谱整合： 可以纳入领域特定的模式和规则，使其适应不同专业需求，从回答简单问题到在复杂场景中进行推理。
• 定制： 可以纳入领域特定的模式和规则，使其适应不同专业需求。

其主要优势包括从结构化知识或改进的事实性问题准确性，到一致且少错误的答案。

然而，它仍然受限于知识图谱中编码的固有知识、可扩展性挑战或对知识图谱质量的依赖。

KAG 如何工作？

我们可以将 KAG 的功能总结为基于学习和响应的两步过程：

1. 学习： KAG 接收所有提供的文档、数据或知识，并将它们分解成更小、更有意义的片段。然后，它识别重要的信息片段（名称、日期、关系或事实），并构建知识地图，即连接想法的网络。
2. 响应： 当被问到问题时，KAG 理解所问内容，并可以在必要时重写问题以使其更清晰。从这里开始，它在知识图谱中搜索最相关的信息，并推理和连接多个信息片段以给出完整答案。最后，它将所有内容整合成一个清晰、类似人类的答案。

RAG 与 KAG：关键区别

RAG 和 KAG 都提出了最先进的方法来增强生成模型的能力，但适用于不同类型的任务。

RAG 在需要检索和综合动态非结构化数据的开放领域任务中表现出色。另一方面，KAG 在需要从知识图谱中获取结构化和事实性信息的场景中更为有效。

此外，它们在以下方面有所不同：

• 知识图谱的使用
  • RAG 或 GraphRAG 使用通用知识图谱进行检索，但缺乏深度推理。
  • 另一方面，KAG 构建领域特定的知识图谱，并使用高级推理来解释信息。
• 推理能力
  • RAG 可以检索数据，但在复杂查询中难以结合和使用数据。
  • KAG 使用多跳推理来连接和综合信息以获得准确答案。
• 处理复杂查询
  • RAG 对简单查询非常有效，但可能忽略大局。而 KAG 擅长处理复杂的领域特定查询，通过分解和综合答案来解决问题。
• 准确性
  • GraphRAG 提高了精度，但在复杂查询中仍容易出错。相比之下，KAG 通过结合检索、推理和图谱对齐，提供了专业级别的准确性。

在两者之间的选择将在很大程度上取决于您正在处理的数据类型和手头任务的性质。对于需要基于各种文档检索和生成答案的通用应用，RAG 通常是最佳选择。然而，对于需要基于结构化知识的一致、事实性答案的任务，KAG 提供了更可靠的方法。

这两种方法将继续发展，并将在未来创建更强大、更准确的 AI 系统中发挥更重要的作用。

透彻通俗的解释：

如果把回答用户的问题看作“学生写作业”……

1. RAG：像快速翻参考书写作业的学生

• 特征： 临时上网查资料 + 抄答案

• 步骤：

  1. 你问他“如何做红烧肉？”，他立刻跑去翻菜谱（检索）。
  2. 找到一本网上菜谱的第 5 页（从 PDF 等非结构化文档中找到片段）。
  3. 直接把那段“五花肉焯水，加酱油炖 30 分钟”抄来（生成答案）。

• 优点： 临时查资料快，能回答各种开放问题（比如最新的新闻）。

• 缺点： 如果问题复杂（比如“红烧肉和东坡肉的区别？”），可能翻不到关联资料，回答粗糙甚至错误；就像你问“这道数学题为什么选 B？”，他只能抄参考答案，不会解释。

2. KAG：像学霸基于错题本 + 知识点脑图答题

• 特征： 提前整理知识体系 + 逻辑推理

• 步骤：

  1. 学霸先花时间把课本、错题整理成知识脑图（比如把红烧肉做法、历史、技巧连成关系网）。
  2. 你问他“如何根据中医理论改良红烧肉？”，他会：
     • 查脑图里的“中医食材属性”（知识图谱中的结构化关系）。
     • 推理：“五花肉性凉 → 如果用户是寒体质，建议加姜中和”（多步逻辑）。

• 优点： 针对专业问题（比如医疗、法律）回答更准、能讲道理。

• 缺点： 整理知识脑图麻烦，无法回答知识图外的冷门问题（比如突然问“佛跳墙怎么做”）。

更直接的对比：问“周杰伦的《青花瓷》和李白诗有什么关系？”

• RAG： 疯狂搜网页，可能找到：

  • “周杰伦喜欢中国风”
  • “李白是唐代诗人”
  • “《青花瓷》歌词有古风”
  • → 拼凑出一个表面答案。

• KAG： 提前知道周杰伦的作品关系、李白诗的特点，会回答：“《青花瓷》用‘天青色等烟雨’借景抒情，类似李白《静夜思》的意象手法”，甚至能举出具体诗句对比。

总结成一句人话：

• RAG 更“广而快” —— 适合一时兴起的发散问题（比如讨论最近的电影），但可能回答粗糙。

• KAG 更“专而深” —— 适合专业领域的有逻辑问题（比如医疗诊断），但要提前花功夫构建知识体系。

就像一个是上网查资料的小编，一个是领域专家👨⚕️。这下够直白了吧！