

PIKE RAG
簡介 :
PIKE-RAG 是微軟開發的一種領域知識和推理增強生成模型,旨在通過知識提取、存儲和推理邏輯增強大型語言模型(LLM)的能力。該模型通過多模塊設計,能夠處理複雜的多跳問答任務,並在工業製造、礦業和製藥等領域顯著提升了問答準確性。PIKE-RAG 的主要優點包括高效的知識提取能力、強大的多源信息整合能力和多步推理能力,使其在需要深度領域知識和複雜邏輯推理的場景中表現出色。
需求人群 :
PIKE-RAG 適合需要深度領域知識和複雜邏輯推理的工業應用場景,例如醫療、製造業、礦業和製藥等領域。它能夠幫助企業和研究人員快速構建高效的知識問答系統,提升決策效率和準確性。此外,由於其開源特性,也適合學術研究人員和開發者進行進一步的探索和創新。
使用場景
在醫療領域,PIKE-RAG 可以用於檢索患者的病歷記錄並提供合理的治療建議。
在製造業中,PIKE-RAG 能夠分析設備故障原因並提供維修方案。
在製藥行業,PIKE-RAG 可以用於藥物研發中的知識檢索和推理分析。
產品特色
支持多跳問答任務,能夠整合多源信息進行復雜推理。
通過知識提取和存儲模塊,增強對領域特定知識的理解和應用。
提供靈活的模塊化設計,可根據不同場景調整子模塊以滿足多樣化需求。
在公共基準測試中表現出色,如 HotpotQA、2WikiMultiHopQA 和 MuSiQue 數據集上取得了優異的準確率。
支持知識感知的分解管道,能夠合理分解複雜任務並提供解決方案。
提供在線演示和詳細的文檔支持,幫助用戶快速上手和部署。
適用於多種工業應用場景,如醫療記錄檢索、治療計劃建議等。
開源許可,允許用戶自由使用和擴展,促進社區貢獻和創新。
使用教程
1. 克隆該倉庫並設置 Python 環境,參考文檔進行環境配置。
2. 創建一個 .env 文件,保存你的端點信息和其他環境變量。
3. 修改 yaml 配置文件,嘗試運行 examples 文件夾中的腳本。
4. 根據需求構建自己的管道或添加自定義組件。
5. 使用在線演示或查看技術報告瞭解更多功能和使用場景。
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