IONS：一种在LLM外部存储声明、证据和推理路径的推理图

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摘要

IONS是一种开源的AI记忆与推理方法，它使用名为认知构建块（CBBs）的基于证据的声明图，将知识存储在模型权重之外，从而使推理过程可检查。

我一直在试验一种名为IONS的开源替代方案，用于AI记忆与推理。其基本思想是，不将所有知识存储在模型权重内，而是将知识表示为一系列基于证据的声明图，这些声明称为认知构建块（CBB）。每个CBB包含： - 一个声明 - 支持证据 - 置信度元数据 - 来源 - 与其他声明的关系 关系是有类型的： - supports - causes - contradicts - depends_on - derived_from 当执行查询时，系统遍历图并返回： - 答案 - 支持性声明 - 置信度分数 - 用于得出结论的推理路径 目标不是取代LLM，而是让推理和知识变得可检查，而非隐含。当前我正在探索的问题： - 这与GraphRAG相比如何？ - 显式声明存储是否能提高可解释性？ - 置信度能否根据证据质量计算，而非由模型生成？ - 知识能否在独立节点间共享，而无需重新训练模型？ 公共节点：162.243.203.243:8000 白皮书：[github.com/nomad505050/ions-genesis/docs/whitepaper.md](http://github.com/nomad505050/ions-genesis/docs/whitepaper.md) 欢迎从事GraphRAG、知识图谱、记忆系统、智能体记忆或可解释AI的人士提供反馈。
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