OpenSPG/KAG v0.6 发布，兼顾事实推理与摘要生成，支持用户自定义 Schema2025

OpenSPG 是一个语义增强的可编程知识图谱：https://github.com/OpenSPG/openspg

KAG 是一个知识增强生成的专业领域知识服务框架，KAG 依赖 OpenSPG 提供的引擎依赖适配、逻辑推理执行等能力：https://github.com/OpenSPG/KAG

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2025 年 1 月 7 日，OpenSPG/KAG 正式发布 v0.6 版本，此次发布带来多个功能更新，包括摘要生成类任务支持、垂域 Schema 管理、可视化知识探查等；用户体验上，提供知识库任务的断点续跑机制，新增用户登录与权限体系、优化构建任务调度；开发者模式下支持不同阶段配置不同模型、支持 schema-constraint 模式抽取等，极大地提升了系统的灵活性、易用性、性能和安全性，为用户提供一个更加强大，且适应多样化应用场景的知识管理平台。

新增功能

1、摘要生成类任务支持

不牺牲多跳事实推理精度的情况下，原生支持摘要生成任务。

在 CSQA 数据集上，全面性、多样性、赋权性等指标弱于 LightRAG （-1.2/10），事实性指标优于 LightRAG（+0.1/10）；在 hotpotqa, twowiki, musique 等多跳问答数据集上，鉴于 LightRAG、GraphRAG 均未提供事实问答的测评入口，使用默认入口测试 EM 指标接近 0。

KAG 量化评测结果，可参考 KAG 代码仓库 examples/csqa/READEME.md 按步骤复现。

2、领域 Schema 管理

产品侧提供 SPG Schema 管理能力，支持用户根据通过自定义 Schema 以优化知识库构建&推理问答的效果。

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3、知识探查

新增知识探查功能，实现知识库数据的可视化查询分析，并提供HttpAPI 与其它系统对接。

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4、知识库构建支持挂载领域知识（开发者模式）

开发者模式下，支持将领域知识（领域词汇、词条间关系）注入知识库中，可显著提升知识库构建、推理问答效果（医疗场景下有10%+ 的提升）。

5、构建链路增加知识对齐组件

KAG-Builder 提供默认的知识对齐组件，并内嵌无效数据过滤、相似实体链指等功能，以优化图谱的结构和数据质量。

用户体验优化

1、断点续跑

产品模式、开发者模式下，分别提供文件级别、Chunk 级别的知识库构建任务的断点续跑能力，以降低任务失败后全量重跑所带来的时间和tokens 消耗。

2、用户登录&权限体系

提供用户登录&权限体系，防止未经授权的知识库数据访问和操作。

3、知识库构建任务调度优化

提供基于数据库的知识库构建任务调度能力，避免容器重启后任务异常或者中断。

4、支持不同阶段配置不同模型（开发者模式）

提供基于注册器的组件管理机制，允许用户通过配置文件实例化组件对象，支持用户开发&嵌入自定义组件到KAG-Builder、KAG-Solver 工作流 中，同时在工作流的不同阶段配置不同规模的大模型，以提升整体的推理问答性能。

5、Markdown、PDF、Word 文件版面分析优化

Markdown、pdf、word 等文件优先根据文件章节划分Chunk，以实现同一chunk 的内容更内聚。

6、项目全局配置及知识库配置

提供知识库全局配置功能，统一设置存储引擎、生成模型、表示模型的访问信息。

7、支持 Schema-constraint 模式的抽取链接（开发者模式）

提供 Schema-constraint 模式，知识库构建阶段，严格按照 Schema 的定义进行操作，从而实现更细粒度和更复杂的知识抽取。

未来规划

1. 更多的效果量化榜单发布（包括医疗、事理图谱、金融研报等场景的知识推理）；
2. 复杂推理能力，子问题级领域知识精准注入，持续提升检索、推理的覆盖率和准确率；
3. 产品体验持续提升。

目前 KAG 还处于早期阶段，诚邀对知识服务和知识图谱技术感兴趣的用户和开发者加入我们，共建新一代 AI 引擎框架。我们建立了 OpenSPG 技术交流群，欢迎大家添加小助手微信加入：jqzn-robot。