PIKE

PIKE-RAG（sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation）是由微软亚洲研究院研发的一种检索增强型生成框架，旨在克服传统RAG系统在复杂工业场景中的局限性。该框架通过提取、理解和应用专业知识，构建连贯的推理逻辑，从而引导大型语言模型生成更加精准的回答。PIKE-RAG引入了知识原子化技术，将知识拆解为细粒度的“原子单元”，以问题形式存储，便于高效检索和组织。同时，其多智能体规划模块能够处理创造性问题，从多个角度进行推理与规划，提升解决方案的多样性和创新性。 PIKE-RAG的核心功能包括专业知识提取与理解、推理逻辑构建、多跳问题处理、创造性问题解决以及分阶段系统开发。其技术原理涵盖知识原子化、知识感知任务分解、多智能体规划、多粒度检索及分阶段系统开发，确保系统具备灵活适应不同任务复杂度的能力。 项目已开源，开发者可通过GitHub访问相关代码，并参考arXiv上的技术论文深入了解其理论基础与实现细节。该工具已在法律、医疗、半导体设计、金融和工业制造等多个领域展现出广泛的应用潜力。