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OpenSPG：大模型与知识图谱双向增强在数字化转型的浪潮中，知识图谱技术逐渐成为企业智能化升级的重要工具。为了更好地满足金融领域的多元场景需求，蚂蚁集团与OpenKG联合推出了基于SPG（Semantic-enhanced Programmable Graph）框架的知识图谱引擎——OpenSPG。

蚂蚁KAG框架核心功能研读作者介绍：薛明：拥有近10年在医疗和零售领域应用机器学习和人工智能的经验。曾就职于通用电气、复星医药等企业。长期专注于医学图像、自然语言处理以及数据科学的研发工作，如训练/推理框架、数据挖掘与分析等领域。于2024年7月创立AI公司Percena，负责基于大模型的应用产品开发，如RAG&Agent等。

Vector | Graph：蚂蚁首个开源Graph RAG框架设计解读检索增强生成（RAG：Retrieval Augmented Generation）技术旨在把信息检索与大模型结合，以缓解大模型推理“幻觉”的问题。近来关于RAG的研究如火如荼，支持RAG的开源框架也层出不穷，并孕育了大量专业领域的AI工程应用。我们设计了一个通用的开源RAG框架，以兼容未来多样化的基础研究建设和工程化应用诉求。

OpenSPG docker 安装教程我最近是想结合chatglm3-6b和知识图谱做一个垂直领域的技术规范的问答系统，过程中也遇到了很多困难，在模型微调上，在数据集收集整理上，在知识图谱的信息抽取上等等，咬咬牙，多学习就可以解决，本文主要写一下利用openspg做技术规范的信息抽取的部署安装过程。