KAG: 도메인 지식 Q&A와 논리 추론을 재정의하는 혁신적 솔루션

 

KAG는 복잡한 도메인 지식을 처리하고 Q&A와 논리적 추론을 가능하게 하는 획기적인 프레임워크입니다. OpenSPG 엔진과 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 설계된 KAG는 기존 기술이 직면한 한계를 극복하며, 특히 논리 추론과 다중 단계의 사실 기반 질문 응답에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이번 블로그에서는 KAG의 개념, 주요 특징, 기술적 이점, 사용 방법 및 활용 사례를 살펴봅니다.

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1. KAG란 무엇인가?

KAG(Knowledge-augmented Generator)는 OpenSPG 엔진과 대규모 언어 모델을 기반으로 한 논리적 추론 및 Q&A 프레임워크입니다. KAG는 기존 RAG(Vector Similarity 기반) 방식의 모호성과 OpenIE(Open Information Extraction)의 노이즈 문제를 극복하며, 다음과 같은 기능을 제공합니다:

• 도메인 지식 기반의 논리 추론
• 다단계(Multi-hop) 질문 응답 처리
• 지식과 텍스트 간 상호 색인 구조를 통한 정보 통합
• 스키마 기반 도메인 지식 구축 및 표현

2. KAG의 주요 특징

2.1 지식 표현(Representation)

KAG는 DIKW(Data, Information, Knowledge, Wisdom) 계층 구조를 참조하여 SPG(Semantic Property Graph)의 지식 표현 능력을 대규모 언어 모델(LLM)에 최적화하였습니다.

• 구조화 및 비구조화 데이터 통합:
  뉴스, 이벤트, 트랜잭션 등 비구조화 데이터와 통계 및 승인 데이터 같은 구조화 데이터를 하나의 지식 그래프로 통합합니다.
• 스키마 제약 및 스키마 비제약 통합:
  전문 지식(예: 엔터티 유형, 이벤트 유형)을 동일한 지식 유형으로 표현하며, 논리적 형태와 텍스트 블록 간 상호 색인으로 연결합니다.

2.2 논리 기반 혼합 추론

KAG는 자연어 문제를 언어와 기호의 결합으로 해결하는 "혼합 추론" 엔진을 제공합니다.

• 3가지 주요 연산자: 계획(Planning), 추론(Reasoning), 검색(Retrieval)
• 4가지 문제 해결 방식 통합:
  • 정밀 검색
  • 텍스트 검색
  • 수치 계산
  • 의미적 추론

이를 통해 복잡한 질문을 단계별로 처리하며, 기존의 SOTA(State of the Art) 기술 대비 뛰어난 성능을 발휘합니다.

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3. KAG의 기술 아키텍처

KAG는 kg-builder, kg-solver, kag-model의 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.

• kg-builder:
  DIKW 계층 구조를 기반으로 전문 도메인 지식을 구축하고, 정보 추출 및 스키마 제약 모드를 지원합니다.
• kg-solver:
  논리적 기호 기반 추론 엔진으로, 자연어 문제를 단계별 해결 프로세스로 변환합니다.

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4. KAG의 미래 계획

• 논리 추론 및 대화형 작업 지원 최적화
• 의료 및 이벤트 추론 지식 그래프 구축
• KAG 프론트엔드 오픈소스화 및 분산 빌드 지원

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KAG는 전문 도메인에서의 논리적 추론과 사실 기반 Q&A를 혁신적으로 지원하며, 다양한 데이터 소스를 통합하여 지식 그래프를 구축하는 데 최적화된 프레임워크입니다. 이를 통해 기업은 보다 정확하고 효율적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 앞으로 KAG가 제공할 추가적인 기능과 개선 사항을 기대하며, 이를 활용한 다양한 가능성을 탐색해보세요!