PIKE-RAG – 微軟亞洲研究院推出的檢索增強型生成框架

PIKE-RAG是什么

PIKE-RAG（sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation）是由微軟亞洲研究院開發的一種檢索增強型生成框架，旨在克服傳統RAG系統在復雜工業應用中的不足。該框架通過提取、理解和應用專業知識，構建連貫的推理邏輯，從而指導大型語言模型（LLM）生成更為準確的回答。PIKE-RAG采用知識原子化（Knowledge Atomizing）技術，將知識細分為小的原子單元，以問題的形式存儲，便于高效檢索和組織。此外，PIKE-RAG還引入了多智能體規劃模塊，能夠在處理創造性問題時，從多個視角進行推理和規劃。

PIKE-RAG的主要功能

• 專業知識提取與理解：從多樣的數據源中提取特定領域的知識，轉化為結構化的知識單元，為復雜問題提供準確的知識支持。
• 推理邏輯構建：通過動態任務分解和知識感知的推理路徑規劃，逐步構建連貫的推理邏輯，引導語言模型生成準確的答案。
• 多跳問題處理：運用知識原子化和任務分解，將復雜問題拆分為多個原子問題，逐步解決多跳推理任務。
• 創造性問題解決：引入多智能體系統，從多個角度進行推理和規劃，激發創新性解決方案。
• 分階段系統開發：根據任務復雜性，支持從基礎的事實性問題到高級的創造性問題的分階段開發，逐步提升系統能力。

PIKE-RAG的技術原理

• 知識原子化：將文檔中的知識分解為細粒度的“原子知識”，以問題形式存儲。原子知識作為檢索的索引，能夠更高效地匹配用戶問題，提高知識檢索的精度。
• 知識感知任務分解：動態地將復雜問題分解為多個原子問題，并根據知識庫的內容選擇最佳的推理路徑。通過迭代檢索和選擇，逐步收集相關信息，構建完整的推理邏輯。
• 多智能體規劃：在處理創造性問題時，引入多個智能體，每個智能體從不同角度進行推理和規劃。通過多智能體的協作，生成更全面、更具創新性的解決方案。
• 多粒度檢索：在多層異構知識圖譜中進行多粒度檢索，從整體文檔到細粒度的知識單元，逐步細化檢索范圍。結合多層知識圖譜的結構，提高知識檢索的效率和準確性。
• 分階段系統開發：根據任務復雜性，將RAG系統劃分為不同等級（L1-L4），逐步提升系統能力。每個等級針對特定類型的問題，從簡單的事實性問題到復雜的創造性問題，逐步增強系統的推理和生成能力。

PIKE-RAG的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/microsoft/PIKE-RAG
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2501.11551

PIKE-RAG的應用場景

• 法律領域：為法律專業人士提供法規解讀、案例分析，助力精準的法律咨詢與建議。
• 醫療領域：協助醫生進行疾病診斷與治療方案制定，提供基于專業知識的醫療建議。
• 半導體設計：支持工程師理解復雜物理原理，優化半導體設計與研發流程。
• 金融領域：應用于風險評估和市場預測，為投資決策提供數據支持及分析報告。
• 工業制造：優化生產流程與供應鏈管理，提升工業效率及質量控制。

常見問題

• PIKE-RAG如何提升生成回答的準確性？：通過專業知識提取和推理邏輯構建，PIKE-RAG能夠為語言模型提供更精確的背景信息，從而提升生成回答的準確性。
• PIKE-RAG適用于哪些行業？：PIKE-RAG廣泛應用于法律、醫療、半導體設計、金融和工業制造等多個行業，幫助專業人士解決復雜問題。
• 如何獲取PIKE-RAG的技術支持？：用戶可以通過訪問其GitHub倉庫和arXiv技術論文獲取相關文檔和支持信息。