KGAG
智能知识生成平台
Utenet-KGAG（智能知识生成平台），它是一款专注于提升大模型的可信度和私域数据深度利用的创新智能平台。Utenet-KGAG构建了一个具备知识挖掘、知识联想、社区发现等主要能力的生成增强引擎（框架），同时还配备了一个可视化工程平台，支持用户快速接入外部知识/图谱资源和构建数据索引，简化了数据处理和检索的过程。Utenet-KGAG不仅能够减轻大模型产生幻觉的问题，提供解释和推理知识的手段，还能作为外部检索工具，增强大模型生成的准确度和可信度，推动智能决策和创新。
产品架构
SPRING
核心技术
CORE TECHNOLOGY
搭载动态感知引擎，实现对话场景的实时知识库联动，使系统响应准确率及策略迭代速度同步提升
基于决策树回溯法算法构建思维进化模型，通过多维评估矩阵提升复杂问题处置的逻辑完整性
基于图神经网络实现知识社区的多级抽象，数据关联效率提升60%，支持亿级节点数据的毫秒级定位
集成语义匹配、向量检索、规则过滤等7种召回策略，实现意图识别覆盖率99.3%，支持200+垂直场景的精准适配
融合对话类大模型和强推理类大模型协同框架，采用PPR个性化排序与DPR密集检索的混合机制，构建多粒度语义索引体系
产品优势
ADVANTAGE
高效的多层次查询
通过改进的层次聚类和语义分析，KGAG在处理复杂查询时表现更佳，能够快速生成精确的多层次答案
动态上下文拓展，结果更连贯
实时扩展相关概念，提取和分析图中结构化信息，提供更全面的答案，同时保留上下文信息，避免信息碎片化
全局检索性能更优
处理全局性问题时，能够更精准地捕捉数据集中的主要主题和隐藏模式
知识推理增强
实现了对相互关联、异构信息的更细致理解和检索，提升了检索信息的上下文与深度，增强了模型对识的精准把握，从而显著提升了知识推理的准确率
全流程知识可解释
提供了知识溯源功能和人机交互可解释链条功能，帮助用户理解模型的决策过程
客户案例
CASES