PIKE-RAG 是微软开发的一种领域知识和推理增强生成模型，旨在通过知识提取、存储和推理逻辑增强大型语言模型（LLM）的能力。该模型通过多模块设计，能够处理复杂的多跳问答任务，并在工业制造、矿业和制药等领域显著提升了问答准确性。PIKE-RAG 的主要优点包括高效的知识提取能力、强大的多源信息整合能力和多步推理能力，使其在需要深度领域知识和复杂逻辑推理的场景中表现出色。
需求人群：
"PIKE-RAG 适合需要深度领域知识和复杂逻辑推理的工业应用场景，例如医疗、制造业、矿业和制药等领域。它能够帮助企业和研究人员快速构建高效的知识问答系统，提升决策效率和准确性。此外，由于其开源特性，也适合学术研究人员和开发者进行进一步的探索和创新。"
使用场景示例：
在医疗领域，PIKE-RAG 可以用于检索患者的病历记录并提供合理的治疗建议。
在制造业中，PIKE-RAG 能够分析设备故障原因并提供维修方案。
在制药行业，PIKE-RAG 可以用于药物研发中的知识检索和推理分析。
产品特色：
支持多跳问答任务，能够整合多源信息进行复杂推理。
通过知识提取和存储模块，增强对领域特定知识的理解和应用。
提供灵活的模块化设计，可根据不同场景调整子模块以满足多样化需求。
在公共基准测试中表现出色，如 HotpotQA、2WikiMultiHopQA 和 MuSiQue 数据集上取得了优异的准确率。
支持知识感知的分解管道，能够合理分解复杂任务并提供解决方案。
提供在线演示和详细的文档支持，帮助用户快速上手和部署。
适用于多种工业应用场景，如医疗记录检索、治疗计划建议等。
开源许可，允许用户自由使用和扩展，促进社区贡献和创新。
使用教程：
1. 克隆该仓库并设置 Python 环境，参考文档进行环境配置。
2. 创建一个 .env 文件，保存你的端点信息和其他环境变量。
3. 修改 yaml 配置文件，尝试运行 examples 文件夹中的脚本。
4. 根据需求构建自己的管道或添加自定义组件。
5. 使用在线演示或查看技术报告了解更多功能和使用场景。
浏览量：109
最新流量情况
月访问量
5.21m
平均访问时长
00:06:29
每次访问页数
6.12
跳出率
35.96%
流量来源
直接访问
52.10%
自然搜索
32.78%
邮件
0.05%
外链引荐
12.82%
社交媒体
2.16%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
13.96%
德国
3.65%
印度
9.02%
俄罗斯
4.03%
美国
19.10%
PIKE-RAG 是一种专注于领域知识和推理增强生成的模型。
PIKE-RAG 是微软开发的一种领域知识和推理增强生成模型，旨在通过知识提取、存储和推理逻辑增强大型语言模型（LLM）的能力。该模型通过多模块设计，能够处理复杂的多跳问答任务，并在工业制造、矿业和制药等领域显著提升了问答准确性。PIKE-RAG 的主要优点包括高效的知识提取能力、强大的多源信息整合能力和多步推理能力，使其在需要深度领域知识和复杂逻辑推理的场景中表现出色。
基于知识增强的生成框架，用于构建专业的知识服务
KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个专业的领域知识服务框架，旨在通过知识图谱和向量检索的优势，双向增强大型语言模型和知识图谱，解决RAG（Retrieval Augmentation Generation）技术在向量相似性与知识推理相关性之间的大差距、对知识逻辑不敏感等问题。KAG在多跳问答任务上的表现显著优于NaiveRAG、HippoRAG等方法，例如在hotpotQA上的F1分数相对提高了19.6%，在2wiki上提高了33.5%。KAG已成功应用于蚂蚁集团的两个专业知识问答任务中，包括政务问答和健康问答，与RAG方法相比，专业性得到了显著提升。
© 2025 AIbase 备案号：闽ICP备08105208号-14