在戴爾Precision Max Slim本地部署KAG，把AI 問答系統卷出天際

當大廠們還在財報季里秀肌肉的時候,我們已經把他們的財報數據喂給了AI——不是普通的AI,是能"動腦筋"的那種。

傳統知識庫面對"某大廠在AI領域的資源傾斜方向"這類問題時,基本上就是個"復讀機":找得到現成答案就復述,找不到就擺爛。但今天,我們要聊的這個狠角色不一樣——它叫KAG(Knowledge Augmented Generation,知識增強生成),一個能把復雜問題拆解成碎片、逐個擊破的"問答高手"。

評測機構：至頂AI實驗室

測評時間：2025年7月12日

評測產品：戴爾 Precision Max Slim

主要參數：搭載英偉達RTX 4000 SFF Ada專業顯卡

評測主題：在戴爾 Precision Max Slim上部署KAG大模型

KAG是什么?硬件配置有多硬核?

KAG的全稱是知識增強生成,本質上是一個基于OpenSPG引擎和大語言模型的邏輯推理與問答框架。如果把傳統RAG比作"按圖索驥"的工具人,那KAG就是"能推理會思考"的偵探——它最大的殺手锏,是能自動將邏輯復雜的問題分解為多個子問題,依次查詢、匯總,最終給出經過推理的答案。

這種"多跳問答"能力,讓KAG在處理需要關聯分析、邏輯推演的場景時,準確性遠超傳統RAG。但代價也很明顯:它對算力有要求。

我們這次的評測環境是戴爾Precision Max Slim工作站,搭載英偉達RTX 4000 SFF Ada專業顯卡。這套配置為KAG的知識構建和知識問答提供了充足的算力支撐——畢竟,讓AI"動腦筋"可比讓它"背書"費勁多了。

評測流程:從零到"能打"只需幾步 第一步:準備模型

在正式部署KAG之前,我們先在Ollama中準備了兩個模型:一個嵌入模型(Embedding Model)和一個對話模型(Chat Model)。這兩個模型是KAG理解語義和生成回答的基礎。

第二步:Docker部署

整個部署過程出乎意料的簡單。我們直接從KAG的GitHub地址獲取部署文件,按照官方文檔的步驟操作,在Docker中完成了KAG的容器化部署。幾分鐘后,KAG就跑起來了。

在Docker管理界面中找到KAG容器,點擊進入Web界面。首次登錄需要修改默認密碼,這一步也是秒級完成。

第三步:基礎配置

創建知識庫之前,需要做一些必要的配置:

• 在通用配置中設置基礎參數

• 在模型配置中添加之前下載好的對話模型

配置完成后,就可以正式創建知識庫了。我們為知識庫命名,上傳了多份大廠財報文件,點擊"下一步"再"完成",知識庫就構建完畢。

實戰效果:這才是真正的"理解"

配置完成后,我們進入了最關鍵的測試環節。

在推理問答界面,我們輸入了一個典型的復雜問題——關于某大廠在AI領域的戰略動向與資源傾斜方向。這類問題需要從財報數據中提取多個維度的信息,理清它們之間的邏輯關系,才能給出準確答案。

KAG的表現讓人眼前一亮。

系統界面上出現了一個流程圖,清晰地展示了KAG的推理過程:它自動將我們的問題拆分成了幾個子問題,比如"該企業在AI領域的投資金額""AI相關業務的收入占比""管理層在電話會議中的表態"等等。然后,KAG逐個查詢這些子問題,最后匯總成一個完整、有邏輯的答案。

這種"分而治之"的策略,正是KAG最核心的特點——它不是簡單地檢索關鍵詞,而是真正理解了問題的結構和邏輯。

相比之下,如果用傳統知識庫處理同樣的問題,得到的往往是支離破碎的信息片段:它能找到財報里的某些數字,但無法理清這些數字背后的因果關系,更談不上綜合分析。傳統知識庫只會"找答案",不會"想答案"。

結論:復雜推理場景下的降維打擊

通過這次評測,我們可以得出幾個明確的結論:

KAG在復雜邏輯推理任務上的表現,對傳統RAG構成了降維打擊。 面對需要多跳推理、關聯分析的問題,KAG能夠真正"看懂"資料,理清數據間的復雜關系,給出經過推理的答案。而傳統知識庫只能機械地檢索現成答案,遇到需要"動腦筋"的問題就束手無策。

部署和使用門檻并不高。 雖然KAG對算力有一定要求,但在配置合理的工作站上(如搭載RTX 4000級別顯卡的設備),整個部署流程非常流暢,配置界面也相對友好。

適用場景清晰。 如果你的業務場景涉及財報分析、多維度數據關聯、復雜邏輯推理等需求,KAG絕對是值得投入的方案。它不僅答得更準,效率也明顯更高。

在AI技術快速迭代的今天,從"檢索增強"到"知識增強",從"找答案"到"推理答案",這或許就是下一代智能問答系統的進化方向。而KAG,已經率先跑通了這條路。