PIKE-RAG

PIKE-RAG – 微软亚洲研究院推出的检索增强型生成框架

PIKE-RAG是什么

PIKE-RAG（sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation）是由微软亚洲研究院开发的一种检索增强型生成框架，旨在克服传统RAG系统在复杂工业应用中的不足。该框架通过提取、理解和应用专业知识，构建连贯的推理逻辑，从而指导大型语言模型（LLM）生成更为准确的回答。PIKE-RAG采用知识原子化（Knowledge Atomizing）技术，将知识细分为小的原子单元，以问题的形式存储，便于高效检索和组织。此外，PIKE-RAG还引入了多智能体规划模块，能够在处理创造性问题时，从多个视角进行推理和规划。

PIKE-RAG的主要功能

• 专业知识提取与理解：从多样的数据源中提取特定领域的知识，转化为结构化的知识单元，为复杂问题提供准确的知识支持。
• 推理逻辑构建：通过动态任务分解和知识感知的推理路径规划，逐步构建连贯的推理逻辑，引导语言模型生成准确的答案。
• 多跳问题处理：运用知识原子化和任务分解，将复杂问题拆分为多个原子问题，逐步解决多跳推理任务。
• 创造性问题解决：引入多智能体系统，从多个角度进行推理和规划，激发创新性解决方案。
• 分阶段系统开发：根据任务复杂性，支持从基础的事实性问题到高级的创造性问题的分阶段开发，逐步提升系统能力。

PIKE-RAG的技术原理

• 知识原子化：将文档中的知识分解为细粒度的“原子知识”，以问题形式存储。原子知识作为检索的索引，能够更高效地匹配用户问题，提高知识检索的精度。
• 知识感知任务分解：动态地将复杂问题分解为多个原子问题，并根据知识库的内容选择最佳的推理路径。通过迭代检索和选择，逐步收集相关信息，构建完整的推理逻辑。
• 多智能体规划：在处理创造性问题时，引入多个智能体，每个智能体从不同角度进行推理和规划。通过多智能体的协作，生成更全面、更具创新性的解决方案。
• 多粒度检索：在多层异构知识图谱中进行多粒度检索，从整体文档到细粒度的知识单元，逐步细化检索范围。结合多层知识图谱的结构，提高知识检索的效率和准确性。
• 分阶段系统开发：根据任务复杂性，将RAG系统划分为不同等级（L1-L4），逐步提升系统能力。每个等级针对特定类型的问题，从简单的事实性问题到复杂的创造性问题，逐步增强系统的推理和生成能力。

PIKE-RAG的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/microsoft/PIKE-RAG
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.11551

PIKE-RAG的应用场景

• 法律领域：为法律专业人士提供法规解读、案例分析，助力精准的法律咨询与建议。
• 医疗领域：协助医生进行疾病诊断与治疗方案制定，提供基于专业知识的医疗建议。
• 半导体设计：支持工程师理解复杂物理原理，优化半导体设计与研发流程。
• 金融领域：应用于风险评估和市场预测，为投资决策提供数据支持及分析报告。
• 工业制造：优化生产流程与供应链管理，提升工业效率及质量控制。

常见问题

• PIKE-RAG如何提升生成回答的准确性？：通过专业知识提取和推理逻辑构建，PIKE-RAG能够为语言模型提供更精确的背景信息，从而提升生成回答的准确性。
• PIKE-RAG适用于哪些行业？：PIKE-RAG广泛应用于法律、医疗、半导体设计、金融和工业制造等多个行业，帮助专业人士解决复杂问题。
• 如何获取PIKE-RAG的技术支持？：用户可以通过访问其GitHub仓库和arXiv技术论文获取相关文档和支持信息。