PIKE-RAG – 微软亚洲研究院推出的检索增强型生成框架-爱论文

PIKE-RAG是什么

PIKE-RAG（sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation）是微软亚洲研究院推出的检索增强型生成框架，能解决传统RAG系统在复杂工业应用中的局限性。PIKE-RAG基于提取、理解和应用专业知识，构建连贯的推理逻辑，引导大型语言模型（LLM）生成准确的回答。PIKE-RAG引入知识原子化（Knowledge Atomizing），将知识分解为细粒度的原子单元，用问题形式存储，便于高效检索和组织。PIKE-RAG提出多智能体规划模块，用在处理创造性问题，从多个角度进行推理和规划。

PIKE-RAG的主要功能

专业知识提取与理解：从多样化的数据源中提取领域特定的知识，转化为结构化的知识单元，为复杂问题提供精准的知识支持。推理逻辑构建：基于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：基于知识原子化和任务分解，将复杂问题分解为多个原子问题，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”，用问题形式存储。原子知识作为检索的索引，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：动态分解复杂问题为多个原子问题，根据知识库的内容选择最优的推理路径。基于迭代检索和选择，逐步收集相关信息并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。基于多智能体的协同工作，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，提升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-RAGarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.11551

PIKE-RAG的应用场景

法律领域：辅助法律专业人士解读法规、分析案例，提供精准的法律咨询和建议。医疗领域：帮助医生进行疾病诊断和治疗方案规划，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，优化半导体设计和研发流程。金融领域：用在风险评估和市场预测，为投资决策提供数据支持和分析报告。工业制造：优化生产流程和供应链管理，提升工业效率和质量控制。