PIKE-RAG：微软亚洲研究院推出的检索增强型生成框架

PIKE-RAG简介

PIKE-RAG（sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation）是由微软亚洲研究院开发的检索增强型生成框架，旨在解决传统RAG系统在复杂工业应用中的局限性。该框架通过知识原子化和知识感知的任务分解技术，有效提取和组织专业知识，构建连贯的推理逻辑，从而引导大型语言模型（LLM）生成准确且符合专业需求的回答。PIKE-RAG还提出了基于任务复杂性的新范式，将RAG系统分为不同能力层级，支持分阶段开发和逐步优化。这一创新框架在多跳问答和法律领域等基准测试中展现出卓越性能，为RAG系统的工业化应用提供了新的发展方向。

PIKE-RAG主要功能

1. 知识提取：PIKE-RAG能够从多种格式的源数据中提取专业知识，包括文本、表格、图表等，确保知识的全面性和准确性。
2. 任务分解：通过知识感知的任务分解技术，将复杂问题分解为多个可管理的子任务，逐步引导模型生成准确的回答。
3. 多层次知识库构建：构建包含信息资源层、语料层和精炼知识层的多层异构图知识库，支持不同粒度的知识检索和推理。
4. 多跳推理：支持多跳推理能力，能够通过多步检索和推理来回答复杂问题，特别是在工业和法律等专业领域。
5. 动态知识更新：通过迭代的检索和生成机制，动态更新知识库中的信息，确保回答的时效性和准确性。

PIKE-RAG技术原理

1. 知识原子化：将文档中的知识分解为更细粒度的原子知识单元，以便更精确地检索和组织知识。这些原子知识单元可以是简单的事实、关系或规则。
2. 知识感知的任务分解：根据知识库中的内容动态分解任务，生成多个原子问题，并根据问题的相关性选择最有用的知识。这一过程利用大型语言模型（LLM）的生成能力来提出可能的子问题，并通过检索确定最相关的答案。
3. 多层异构图知识库：构建一个多层次的异构图知识库，包括信息资源层、语料层和精炼知识层。每一层次代表不同粒度和抽象层次的知识，支持从整体到细节的检索和推理。
4. 迭代检索生成机制：通过迭代的检索和生成机制，逐步收集相关信息并进行推理，确保生成的回答更加准确和全面。每一轮迭代都基于前一轮的上下文和中间答案，逐步逼近最终答案。
5. 多代理系统：在处理复杂问题时，利用多代理系统从多个角度进行推理和生成，确保回答的全面性和创新性。这些代理可以并行工作，综合不同的推理路径，生成更加丰富和多样化的答案。

PIKE-RAG应用场景

1. 法律咨询：快速检索法律条文和案例，提供精准的法律建议和分析。
2. 医疗诊断：整合医学文献和临床数据，辅助医生进行复杂病例的诊断和治疗方案制定。
3. 半导体设计：提取物理原理和设计规则，支持芯片设计中的复杂推理和优化。
4. 金融风险评估：分析市场数据和历史案例，预测金融风险并提供决策支持。
5. 工业产品设计：从技术文档中提取关键信息，辅助工程师进行产品设计和优化。
6. 智能客服：处理复杂的用户问题，通过多跳推理提供准确的解决方案，提升用户体验。

PIKE-RAG项目入口

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