知識圖譜與 RAG：法規問答與 KAQG 教育出題實踐

讓資料關係進入 AI 應用

桔果的 AI 工程經驗涵蓋環保法規智慧問答與知識圖譜考題生成。法規問答結合 LangChain、Neo4j、FAISS 與 FastAPI，串接法規資料、檢索與自然語言查詢，重點是將資料關係與服務介面接入同一個應用流程。

以 KAQG 公開研究深化教育應用

KAQG（Knowledge-Graph-Enhanced RAG for Difficulty-Controlled Question Generation）是核心團隊參與的教育 AI 研究與公開程式成果，將教材知識結構與 RAG 結合，依 Bloom 認知分類設計題目層次。公開程式可供檢視知識處理與服務協作的組成。

法規服務與教育研究各自累積圖譜建模、資料處理、檢索及生成能力。桔果將這些經驗運用於知識應用的設計與整合，讓系統的資料脈絡與工程責任能清楚說明。