至顶AI实验室硬核评测：在戴尔 Precision Max Slim上本地部署KAG，把 AI 问答系统卷出天际 原创

当大厂们还在财报季里秀肌肉的时候,我们已经把他们的财报数据喂给了AI——不是普通的AI,是能"动脑筋"的那种。

传统知识库面对"某大厂在AI领域的资源倾斜方向"这类问题时,基本上就是个"复读机":找得到现成答案就复述,找不到就摆烂。但今天,我们要聊的这个狠角色不一样——它叫KAG(Knowledge Augmented Generation,知识增强生成),一个能把复杂问题拆解成碎片、逐个击破的"问答高手"。

评测机构：至顶AI实验室

测评时间：2025年7月12日

评测产品：戴尔 Precision Max Slim

主要参数：搭载英伟达RTX 4000 SFF Ada专业显卡

评测主题：在戴尔 Precision Max Slim上部署KAG大模型

KAG是什么?硬件配置有多硬核?

KAG的全称是知识增强生成,本质上是一个基于OpenSPG引擎和大语言模型的逻辑推理与问答框架。如果把传统RAG比作"按图索骥"的工具人,那KAG就是"能推理会思考"的侦探——它最大的杀手锏,是能自动将逻辑复杂的问题分解为多个子问题,依次查询、汇总,最终给出经过推理的答案。

这种"多跳问答"能力,让KAG在处理需要关联分析、逻辑推演的场景时,准确性远超传统RAG。但代价也很明显:它对算力有要求。

我们这次的评测环境是戴尔Precision Max Slim工作站,搭载英伟达RTX 4000 SFF Ada专业显卡。这套配置为KAG的知识构建和知识问答提供了充足的算力支撑——毕竟,让AI"动脑筋"可比让它"背书"费劲多了。

评测流程:从零到"能打"只需几步

第一步:准备模型

在正式部署KAG之前,我们先在Ollama中准备了两个模型:一个嵌入模型(Embedding Model)和一个对话模型(Chat Model)。这两个模型是KAG理解语义和生成回答的基础。

第二步:Docker部署

整个部署过程出乎意料的简单。我们直接从KAG的GitHub地址获取部署文件,按照官方文档的步骤操作,在Docker中完成了KAG的容器化部署。几分钟后,KAG就跑起来了。

在Docker管理界面中找到KAG容器,点击进入Web界面。首次登录需要修改默认密码,这一步也是秒级完成。

第三步:基础配置

创建知识库之前,需要做一些必要的配置:

• 在通用配置中设置基础参数
• 在模型配置中添加之前下载好的对话模型

配置完成后,就可以正式创建知识库了。我们为知识库命名,上传了多份大厂财报文件,点击"下一步"再"完成",知识库就构建完毕。

实战效果:这才是真正的"理解"

配置完成后,我们进入了最关键的测试环节。

在推理问答界面,我们输入了一个典型的复杂问题——关于某大厂在AI领域的战略动向与资源倾斜方向。这类问题需要从财报数据中提取多个维度的信息,理清它们之间的逻辑关系,才能给出准确答案。

KAG的表现让人眼前一亮。

系统界面上出现了一个流程图,清晰地展示了KAG的推理过程:它自动将我们的问题拆分成了几个子问题,比如"该企业在AI领域的投资金额""AI相关业务的收入占比""管理层在电话会议中的表态"等等。然后,KAG逐个查询这些子问题,最后汇总成一个完整、有逻辑的答案。

这种"分而治之"的策略,正是KAG最核心的特点——它不是简单地检索关键词,而是真正理解了问题的结构和逻辑。

相比之下,如果用传统知识库处理同样的问题,得到的往往是支离破碎的信息片段:它能找到财报里的某些数字,但无法理清这些数字背后的因果关系,更谈不上综合分析。传统知识库只会"找答案",不会"想答案"。

结论:复杂推理场景下的降维打击

通过这次评测,我们可以得出几个明确的结论:

KAG在复杂逻辑推理任务上的表现,对传统RAG构成了降维打击。 面对需要多跳推理、关联分析的问题,KAG能够真正"看懂"资料,理清数据间的复杂关系,给出经过推理的答案。而传统知识库只能机械地检索现成答案,遇到需要"动脑筋"的问题就束手无策。

部署和使用门槛并不高。 虽然KAG对算力有一定要求,但在配置合理的工作站上(如搭载RTX 4000级别显卡的设备),整个部署流程非常流畅,配置界面也相对友好。

适用场景清晰。 如果你的业务场景涉及财报分析、多维度数据关联、复杂逻辑推理等需求,KAG绝对是值得投入的方案。它不仅答得更准,效率也明显更高。

在AI技术快速迭代的今天,从"检索增强"到"知识增强",从"找答案"到"推理答案",这或许就是下一代智能问答系统的进化方向。而KAG,已经率先跑通了这条路。