微信扫码
添加专属顾问
微软开源的PIKE-RAG框架,为复杂私域知识理解与推理提供强大支持。 核心内容: 1. PIKE-RAG框架的设计理念与目标 2. 框架核心模块及其功能解析 3. 知识库构建与事实性问题回答实现过程
PIKE-RAG框架的设计目标是提供一个灵活且可扩展的RAG系统,应对工业应用中复杂多样的任务需求。框架的核心是通过有效的知识提取、理解和组织,以及构建连贯的推理逻辑,解决了RAG系统在工业应用中的局限性。下面来看下微软开源的PIKE-RAG框架及其实现过程,供参考。
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、知识组织、以知识为中心的推理以及任务分解与协调。
从上图可以看到,相比传统的RAG框架,PIKE-RAG框架的核心是构建一个多层次的异质图作为知识库,涵盖信息资源层、语料库层和蒸馏知识层。每一层代表不同的信息抽象和粒度级别,支持在不同尺度上探索和检索相关知识。
文件解析模块负责处理各种类型的文件,这包括处理扫描文档、图像和复杂的表格等。为了保留多模态元素(如图表),框架采用布局分析技术,并使用视觉语言模型来描述图表内容,以确保信息的完整性。
关于PDF相关文档解析,笔者在前面系列中有许多详细的技术链路可以参考《文档智能记录链路合集》
知识库被构建为一个多层次的异质图,包括信息资源层、语料库层和蒸馏知识层。每个层次代表不同的信息粒度和抽象级别。
可以在知识提取过程中使用上下文感知切分技术、自动术语标签对齐技术和多粒度知识提取方法来提高知识提取和检索的准确率,从而增强事实信息检索能力,如下面的流程所示:
增强的分块:分块是将大文本分割成小块的过程,以提高检索效率和准确性。PIKE-RAG采用一种文本分割算法,迭代地将文本分割成小块,同时保持上下文的连贯性。
自动标注:自动标注模块用于最小化源文档和查询之间的域差距。通过提取和映射领域特定的标签,提高检索的召回率和精确率。
多粒度检索:在多层次的异质图上进行多粒度检索,允许系统在不同层次上探索和检索相关信息。通过计算查询和图节点之间的相似性得分,并进行传播和聚合,优化检索过程。
基于上一层L1,增加一个任务分解与协调模块,将复杂任务拆分为更小、可管理的子任务
知识原子化:知识原子化是将文档中的知识分割成小的原子单元,以便更精细地检索和使用。通过生成相关的问题作为知识索引,增强知识与查询之间的匹配度。
知识感知的任务分解:任务分解模块将复杂任务分解为更小的子任务,以提高系统的处理效率。通过生成和评估原子问题提案,动态调整检索和推理过程。
知识感知任务分解器的训练:通过收集和训练数据,使任务分解器能够更好地理解和处理领域特定的知识。通过强化学习等方法,优化任务分解和结果寻找过程。
Level-3专注于处理预测性问题,强调基于知识的预测能力。
知识结构和归纳:在知识组织模块中,通过结构化和归纳知识,支持高级分析和预测任务。通过分类和时间序列分析,优化知识的使用。
预测子模块:在知识中心推理模块中,引入预测子模块,以支持基于知识的预测。通过历史数据和逻辑推理,生成未来的预测。
L4系统实现的特点是整合多智能体系统,支持多视角思考。通过并行处理和集成不同的推理路径,生成综合和连贯的解决方案。这种思维依赖于事实信息和对基本原理及规则的理解。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2026-07-05
我做了一个开源 AI 语音输入法——SayIt
2026-07-04
ThinkParse 1.1.0 开源发布:把文档解析,做成可扩展的企业级服务
2026-07-04
Agent 工程终于有脚手架了, Google开源一个开发agent的工具
2026-07-03
用云新范式:Qoder Cloud Agents × Alibaba Cloud Skills
2026-07-03
Ornith-1.0 发布: 新一代 Agentic Coding 之王,MIT 开源
2026-07-02
Meta把内部设计系统开源了,支撑内部13000+应用,专为Agent调优
2026-07-02
别再把 AI 当搜索引擎了,这 20 个操作让它替你干活
2026-07-02
ollama v0.31.1发布:Apple Silicon上Gemma 4提速近90%,默认开启无感升级
2026-04-09
2026-04-18
2026-04-18
2026-06-22
2026-05-10
2026-05-06
2026-05-31
2026-05-20
2026-04-21
2026-04-21
2026-06-16
2026-05-30
2026-05-16
2026-04-22
2026-04-21
2026-04-15
2026-04-09
2026-04-01
欢迎您使用【53AI 官方网站】(以下简称“本网站”或“我们”)。本《会员服务协议》(以下简称“本协议”)是您(以下简称“会员”或“用户”)与【深圳市博思协创网络科技有限公司】之间关于注册、登录及使用本网站会员服务所订立的法律协议。
在您注册或登录前,请务必审慎阅读、充分理解各条款内容,特别是免除或限制责任的条款、知识产权条款、争议解决条款等。此类条款将以加粗形式提示您注意。 当您通过微信公众号授权、手机验证码验证或其他方式成功登录本网站时,即视为您已完全理解并同意接受本协议的全部内容。
一、 定义
本网站:指由【深圳市博思协创网络科技有限公司】运营的,域名为【53ai.com】的网站及相关移动端页面。
会员服务:指本网站向注册会员提供的知识库文章查阅、内容检索及其他相关增值服务。
知识库内容:指本网站发布的包括但不限于文字、图表、数据、研究报告、行业分析等数字化内容资源。
二、 账号注册与登录
登录方式:本网站支持以下登录方式,您可根据实际情况选择:
微信公众号授权登录:您同意将您的微信OpenID信息授权给本网站,用于创建或关联会员账号。
手机验证码登录:您需提供真实有效的手机号码,并通过短信验证码完成身份验证与登录/注册。
账号安全:您的账号仅限您本人使用,禁止赠与、借用、租用、转让或售卖。因您保管不善导致的账号被盗、密码泄露等损失,由您自行承担。
实名认证:根据相关法律法规要求,我们可能要求您在特定功能下完成实名认证。如您拒绝提供,可能无法使用部分或全部服务。
未成年人保护:若您未满18周岁,请在法定监护人的陪同下阅读本协议,并在征得监护人同意后使用本服务。
三、 服务内容与规范
知识库查阅权限:会员登录后,有权按照其会员等级对应的权限范围,在线浏览、检索本网站知识库中的相关文章及内容。
服务变更:我们有权根据业务发展需要,调整、变更或终止部分服务内容,并将以网站公告、公众号消息等方式提前通知。
禁止行为:您在使用服务时不得实施以下行为:
利用技术手段批量爬取、下载、转存知识库内容;
将知识库内容用于商业目的或未经授权地向第三方传播;
干扰本网站正常运行或侵犯其他用户合法权益;
发布违法违规信息或从事违反公序良俗的活动。
四、 知识产权声明
权利归属:本网站知识库中的排版设计、软件代码等内容的知识产权均归【公司全称】或原权利人所有,受《中华人民共和国著作权法》等法律保护。
有限许可:本网站授予会员一项非独占、不可转让、不可转授权的普通许可,仅限于个人学习、研究之目的在线查阅知识库内容。
侵权追责:未经书面许可,任何单位或个人不得以任何形式复制、转载、摘编、镜像、汇编或以其他方式使用上述内容。一经发现,我们保留追究其法律责任的权利。
五、 个人信息保护
我们重视对您个人信息的保护。关于我们如何收集、使用、存储和保护您的个人信息,请单独阅读 《隐私政策》。
您通过微信公众号授权或手机号验证所提供的信息,我们将严格按照《个人信息保护法》的规定处理,仅用于身份识别、服务提供及安全验证等必要用途。
您可以随时通过网站设置或联系客服行使查阅、更正、删除个人信息及撤回授权同意的权利。
六、 免责声明
内容准确性:知识库内容仅供参考,不构成专业建议。我们不对其完整性、准确性、时效性作任何明示或暗示的保证,您应自行判断并承担使用风险。
不可抗力:因自然灾害、政策法规变化、网络故障、第三方平台接口异常(如微信接口维护、运营商短信通道故障)等不可抗力导致的服务中断或延迟,我们不承担违约责任。
第三方链接:本网站可能包含指向第三方网站的链接,该等网站的内容和服务不受我们控制,请您自行甄别风险。
七、 违约责任
如您违反本协议约定,我们有权视情节采取警告、限制功能、暂停服务、注销账号等措施,并保留要求赔偿损失的权利。
如因您的违约行为导致我们遭受行政处罚、第三方索赔或商誉损失,您应承担全部赔偿责任(包括但不限于罚款、赔偿金、律师费、公证费等)。
八、 法律适用与争议解决
本协议的订立、执行和解释均适用中华人民共和国大陆地区法律。
因本协议产生的或与本协议有关的任何争议,双方应友好协商解决;协商不成的,任何一方均可向【公司所在地】有管辖权的人民法院提起诉讼。
九、 其他
本协议构成双方就本服务达成的完整协议,取代此前任何口头或书面约定。
本协议任一条款被认定为无效或不可执行的,不影响其他条款的效力。
我们对本协议享有最终解释权,并在法律允许的范围内保留随时修改的权利。修改后的协议一经公布即生效,继续使用服务即视为同意修订内容。