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。
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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。
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