From 19fcb73e2621c32d7ad8ad84a6b8be8ff61a6eed Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Andy <andy.yj@antgroup.com>
Date: Tue, 25 Feb 2025 14:09:50 +0800
Subject: [PATCH] Update README_ja.md

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 README_ja.md | 5 +++++
 1 file changed, 5 insertions(+)

diff --git a/README_ja.md b/README_ja.md
index 606838c..7cb0db6 100644
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@@ -235,6 +235,11 @@ DeepSeek API を人気のソフトウェアに統合します。API キーを取
         <td> <a href="https://github.com/zilliztech/deep-searcher"> DeepSearcher </a> </td>
         <td> DeepSearcher は、強力な大規模言語モデル（DeepSeek、OpenAI など）とベクトルデータベース（Milvus など）を組み合わせて、私有データに基づく検索、評価、推論を行い、高精度な回答と包括的なレポートを提供します。</td>
     </tr>
+    <tr>
+        <td width="80"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/OpenSPG/openspg/089188f3e7b0392221f5a8e8f1a3629b6352a6f9/LOGO.png" alt="Icon" width="64" height="auto"/> </td>
+        <td> <a href="https://github.com/OpenSPG/KAG/blob/master/README_ja.md"> KAG </a> </td>
+        <td>KAG は、<a href="https://github.com/OpenSPG/openspg">OpenSPG</a> エンジンと大規模言語モデルに基づく論理的推論質問応答フレームワークです。垂直ドメイン知識ベース用の論理的推論質問応答ソリューションを構築するために使用されます。 KAG は、従来の RAG ベクトル類似度計算の曖昧さと、OpenIE によって導入された GraphRAG のノイズ問題を効果的に克服できます。 KAG は、論理的推論、マルチホップの事実に基づく質問への回答などをサポートします。</td>
+    </tr>
 </table>
 
 ### FHE フレームワーク