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

最新推荐文章于 2025-08-26 07:45:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-08-26 07:45:00 发布 · 729 阅读

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#人工智能 #深度学习 #机器学习

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。

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微软PIKE-RAG：多层次多粒度体系化智能化的知识库构建方案

Steve Wang's blog

03-10

2083

从问题拆解和定义，知识库成熟度设计，L1~L4级别知识库的详细设计，系统性说明了微软PIKE-RAG工作。

【论文阅读-Part2】PIKE-RAG: sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation

weixin_44329069的博客

08-15

1083

本文提出了一种通用的RAG（检索增强生成）系统框架，通过模块化设计和分阶段开发策略提升系统性能。框架包含文件解析、知识抽取、知识存储、知识检索、知识组织、知识推理和任务分解七大基础模块。系统开发分为L0-L4五个阶段：L0阶段专注于构建多层次异构知识库；L1阶段实现基础事实性问答；L2引入任务分解与迭代检索机制；L3增强预测推理能力；L4通过多智能体规划处理复杂推理任务。关键技术包括：基于版面分析的文档解析、保持语义连贯的增强分块算法、混合检索策略，以及知识蒸馏技术。实验表明，该框架能有效解决工业场景中的知

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GraphRAG落地难，微软工业级RAG+Agent实施方案

2401_85375298的博客

02-25

1164

RAG系统需要处理来自不同领域的复杂数据，包括文本、表格、图表等，这些数据的格式多样，且包含大量非文本信息。RAG系统需要处理来自不同领域的多样化数据，这些数据不仅格式多样（如扫描图像、数字文本文件、网页数据等），还可能包含专业数据库。现有的RAG方法在处理这些复杂数据时，难以高效提取专业领域知识。在专业领域中，知识往往以领域特定的术语、专业知识和独特的逻辑框架呈现。现有的RAG方法在处理这些领域特定知识时，表现出明显的不足，难以准确提取、理解和组织专业领域的知识和逻辑。

企业级RAG系统（PIKE-RAG）

最新发布

weixin_43156294的博客

08-26

1204

PIKE-RAG的核心价值在于“将通用RAG技术转化为企业可落地的业务能力”——它不追求“通用AI的炫技效果”，而是通过安全管控、多源适配、业务定制，解决企业“知识沉睡、检索低效、合规风险”等实际问题。其不足主要集中在部署成本和复杂度，更适合中大型企业（有明确知识资产、预算充足、IT团队支撑）；中小微企业可优先考虑“轻量化企业级RAG服务”（如SaaS化部署、按需付费），降低门槛。

“RAG界的deepseek”开源-企业复杂私域知识理解与推理框架PIKE-RAG

余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。

02-14

1613

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PIKE-RAG框架及其实现过程，供参考。

PIKE-RAG: 微软开源下一代GraphRAG，知识增强大模型解锁企业级私有数据应用落地价值

2401_85373898的博客

02-18

2027

微软在2024年推出了GraphRAG开源算法，引起业界广泛关注，最近微软又推出了PIKE-RAG，升级知识增强大模型解锁企业级私有数据应用落地价值。尽管检索增强生成（RAG）系统在通过外部检索扩展大型语言模型（LLM）能力方面取得了显著进展，但这些系统往往难以满足现实世界工业应用的复杂和多样化需求。仅依赖检索来提取在专业语料库中进行的逻辑推理的深度、领域特定知识被证明是不够的。

PIKE-RAG使用

03-11

PIKE-RAG 已经由微软开源，可以在 GitHub 上找到完整的项目资源和文档[^2]。 #### 主要模块介绍 PIKE-RAG 包含多个核心组件，这些组件共同协作以实现强大的复杂推理能力。具体来说： - **文档解析**：负责将各种...

【论文阅读-Part1】PIKE-RAG: sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation

weixin_44329069的博客

08-14

1268

近年来，RAG（检索增强生成）系统取得了显著进步。RAG 的核心思路是：让大语言模型（LLM）在生成回答前，先从外部资料中检索相关信息，从而扩展模型的知识范围。然而，在实际的工业场景中，传统 RAG 仍然有明显不足单纯依赖检索，无法很好地获取深入的、领域特定的知识。面对专业文档（如法律条款、医学论文）时，逻辑推理和知识应用能力常常不够。论文提出了一种新的方法 ——。它不仅能提取和理解专业知识，还能逐步构建推理链（rationale），引导 LLM 逐步接近准确答案。

如何让微软的GraphRAG社区分级，可以分很多级

05-08

根据引用[1]，GraphRAG通过构建结构化图来帮助LLM聚合信息，但在多跳推理和复杂场景下存在局限。用户提到的是“多级分级”，可能需要将知识图谱中的实体按照层级结构组织，比如树状结构或者多层分类。这时候，我...

微软开源PIKE-RAG：复杂私域知识推理能力超越GraphRAG，更懂“思考”的新利器

Black_Rock_br的博客

03-13

979

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。在 PIKE-RAG 系统中，设计者采用了层次化、分阶段的实现策略，确保系统能逐步提升对复杂问题的处理能力。以下缩写被使用：“PA”代表文件解析，“KE”代表知识抽取，“RT”代表知识检索，“KO”代表知识组织，“KR”代表以知识为中心的推理。这种分类使得系统能根据问题的难度和性质，采用针对性的处理策略，从而 “量体裁衣” 地提升答案的准确性和逻辑性。大家可以去尝试一下，

【初读】PIKE-RAG：微软开发的用于专业领域问题的 RAG 系统

AI人工智能的学习之路

02-23

1835

sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation（PIKE-RAG）框架，通过有效地提取、理解和组织专业知识，并构建连贯的推理逻辑，解决了现有RAG系统在工业应用中的局限性。实验结果表明，PIKE-RAG在处理复杂的多跳问答和法律知识问答任务时表现出色，具有较高的准确率和F1分数。PIKE-RAG框架主要由几个基本模块组成，包括文档解析、知识提取、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和协调。

PIKE-RAG 部署实践

2303_79364236的博客

08-21

1571

PIKE-RAG是微软开发的检索增强生成框架，专注于专业化知识与推理增强，通过模块化架构提升工业任务处理能力。环境配置包括克隆仓库、Python环境设置和依赖安装。本地部署支持VLLM启动模型API服务（如Qwen2.5-14B-Instruct和bge-m3），需修改客户端代码以兼容OpenAI接口。该框架适用于工业制造、采矿等领域，采用多指标评估系统性能。

深度学习系列80：Pike-RAG解析

kittyzc的博客

03-10

1640

github地址在https://github.com/microsoft/PIKE-RAG。

微软PIKE-RAG全面解析：解锁工业级应用领域知识理解与推理

m0_59235245的博客

02-28

1215

近一年来，虽然检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）系统在通过外部检索扩展大语言模型（LLMs）能力方面取得了一定的进展。但它主要依赖于文本检索和LLMs的理解能力，缺乏对多源数据知识的提取、理解和利用，尤其在专业知识较强的领域（如工业应用中）表现出显著的不足。

比 GraphRAG 还牛！微软开源 PIKE-RAG，专治复杂知识理解与推理难题

Python_cocola的博客

02-24

2834

最近，自然语言处理领域又迎来了一个重磅消息！微软继 GraphRAG 之后，又发布了一款名为 PIKE-RAG（sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation）的强大工具，专门用来攻克复杂企业场景中私域知识的提取、推理和应用难题。这一成果已经在工业制造、采矿、制药等多个领域完成测试，大幅提升了问答准确率，而且报告、代码和 demo 全都开源了，简直太良心！今天咱们就来好好扒一扒，PIKE-RAG 到底有啥神奇之处。

PIKE-RAG 快速上手本地部署实践

qq_62044436的博客

07-14

2520

如果你直接下载该文件，则可以忽略下文所提及的任何改动，只需要在huggingface下载一个开源的大模型，并将其复制粘贴进myLLM文件夹中，再运行qa.py即可。这样就可以调用本地模型进行chunking的操作了，tagging等操作同理，修改对应的yml文件并运行examples下的代码即可。它的目标是让大语言模型在处理问答、文档摘要、知识检索等任务时，具备更强的知识融合能力与实时信息调用能力。由于微软的项目封装度特别高，因此我整理出了最小可运行文件，只需要修改QA.yml的相关参数，就可以运行。

【微软开源不易】RAG进化，PIKE-RAG企业复杂私域知识理解与推理框架

longxiaotian718的博客

02-21

1292

随着人工智能技术的快速发展，检索增强生成（RAG）系统已成为扩展大语言模型（LLMs）能力的重要手段之一。然而，当这些系统应用于复杂多样的工业场景时，仍面临诸多挑战，尤其是在处理领域特定知识和复杂推理任务时。对此，微软亚洲研究院的研究员们提出了 PIKE-RAG，通过多层次异构知识库构建、任务驱动的系统搭建策略以及自我进化的领域知识学习机制，显著提升了 LLMs 在复杂工业场景中的推理和应用能力。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。

pike-rag本地部署大模型

03-13

对于希望在本地环境中部署 Pike-RAG 大模型的企业和个人开发者而言，可以借鉴 Deep Searcher 提供的一键部署脚本和支持材料[^2]。尽管这些资料并非专门为 Pike-RAG 设计，但其通用性的指导原则仍然适用。 #### 准备...