技术动态 | 比GraphRAG更懂“思考”，微软又开源PIKE-RAG：主打复杂私域知识理解和推理

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继GraphRAG之后，微软又发布 PIKE-RAG ，主打在 复杂企业场景 中私域知识 提取、 推理和应用 能力 ， PIKE-RAG 已在工业制造、采矿、制药等领域进行了测试，显著提升了问答准确率。 报告、代码、demo均已开源（在文末）。 demo示例：多层次异构的知识库构建与检索+ 自我进化的领域知识学习 RAG系统在满足现实世界应用的复杂和多样化需求方面仍然面临挑战。仅依靠直接检索不足以从专业语料库中提取深度领域特定知识并进行逻辑推理。 企业场景复杂多样的Query 基于此，微软亚洲研究院 提出了  PIKE-RAG  (sPecalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation) 方法，该方法专注于提取、理解和应用领域特定知识，同时构建连贯的推理逻辑，以逐步引导 LLM 获得准确的响应。 PIKE-RAG框架主要由几个基本模块组成，包括文档解析、知识抽取、知识存储、知识检索、知识 ………………………………