PIKE-RAG —— 检索加强的生成框架由微软亚洲研究院开发

PIKE-RAG指的是什么？

Pike-Rag（专业化知识与理由增强生成）是微软亚洲研究院开发的一款改进型检索加强生成框架，旨在克服传统RAG系统在实际复杂工业应用中遇到的挑战。该框架通过专业知识的提取、解析及运用，形成连贯合理的推理路径，并指导大型语言模型产出精确答案。Pike-Rag采用了知识原子化技术，即将知识分解成细小单元并以问题形式存储起来，从而实现高效检索与管理。此外，它还设计了一个多智能体规划组件来处理创意性问题，在多个维度上进行深入的推理和策划工作。

PIKE-RAG的核心作用

• 知识的抽取及诠释从多样的数据来源中抽取专门领域的知识，并将其转换成有序的知识模块，以提供精确的知识支撑来解决复杂的难题。
• 建立推理结构通过运用动态的任务拆分与知识导向的推理路线设计，逐渐形成清晰的逻辑链条，指导语言模型产出精准的回答。
• 解决多次跳跃问题通过知识的细化与任务的拆解，把复杂的议题解析成若干基础性的小问题，依次攻克以完成跨步逻辑推断的任务。
• 创新性难题解答采用多智能体架构，通过多元视角开展推理与策划工作，以促进创造性问题解决方法的产生。
• 按步骤有序构建系统依据任务的难度等级，我们能够实现从简单的事实查询到复杂的创新问题解决的过程化推进，稳步增强系统的功能水平。

PIKE-RAG的核心技术机制

• 知识分解为基本单元把文档内的信息拆解成细微具体的“基础知识点”，并以问答的形式保存这些内容。通过将基础知识点设为搜索的关键点，能够更加精准地对应用户的提问需求，从而提升知识查找的准确度和效率。
• 理解并拆解知识相关的工作任务将复杂的问题拆解成若干基础问题，并依据知识库的信息挑选出最佳的推理顺序。通过反复检索与筛选，逐歩积累相关数据，进而形成一套完备的推理论证过程。
• 多个代理的计划安排当应对富有创意的问题时，采用多种人工智能实体参与其中，各实体依据自身视角独立分析与策划。通过这些人工智能的合作互动，能够创造出更加完善且极具新颖性的解答方案。
• 多种层次搜索于多层次非同质化知识图谱内执行分级别的搜索任务，涵盖从完整文件至具体知识点的不同层次，并逐级缩小搜寻领域。利用复杂层级的知识图谱框架，增强信息查找的速度与精确度。
• 按步骤进行系统的开发工作依据任务的难易程度，把RAG系统细分成多个层级（从L1至L4），以循序渐进的方式提高其性能水平。每一级都专注于处理特定类别的问题，范围涵盖基础的事实性询问直至高阶的创造性疑问，从而逐步增强系统的逻辑推理和内容生成技能。

PIKE-RAG的工程链接

• Git代码库：访问微软的PIKE-RAG项目可以在GitHub上的这个链接找到。
• arXiv科技文章在学术论文数据库中可以找到这篇标识为2501.11551的研究文档。

PIKE-RAG的使用情境

• 法学范畴支持法律专家理解法律法规、剖析案件，给予精确的法律指导与意见。
• 健康照护行业为医生在疾病诊断及治疗计划制定上提供支持，并给出依托专业医学知识的咨询意见。
• 集成电路开发协助工程师掌握复杂的物理理论，改进半导体的设计与开发过程。
• 财经行业应用于风险评价与市场前景预估，旨在为投资抉择提供数据分析及报告支持。
• 制造业生产改进生产工序与供应链管控，增强制造业效能及品质监控。