作者：Jinyu Wang, Jingjing Fu, Rui Wang, Lei Song, Jiang Bian
单位：Microsoft Research Asia
来源：ArXiv 2501.11551v4
发表日期：2025.01

论文介绍

研究问题：这篇文章要解决的问题是现有的检索增强生成（RAG）系统在处理复杂和多样化的工业应用需求时存在不足。

研究难点：该问题的研究难点包括：知识来源的多样性、领域专业化的缺乏以及“一刀切”的应用场景。

相关工作：该问题的研究相关工作有RAG系统的初步提出、知识库的构建、多跳问答（MHQA）的方法等。现有的RAG方法主要依赖于文本检索和LLM的理解能力，缺乏对多样化数据源中知识的有效提取和利用。

核心内容

作者将问答任务细分为四个等级，分别为事实检索、多步推理、趋势预测、创新生成。

以下为PIKE-RAG的整体架构图

多层知识图构建

知识原子化

auto-tagging技术

实验评估

总结思考

论文总结

这篇论文提出了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不足。PIKE-RAG框架在多个公开数据集和法律领域基准测试中表现出色，展示了其在处理复杂和多跳问答任务中的优越性能。该框架的贡献在于提出了一种新的任务分类范式，并设计了相应的PIKE-RAG框架，能够逐步提升RAG系统的能力，满足工业应用的多样化需求

启发思考

1.任务分类与系统能力分层：提出了基于知识提取、理解和利用难度的任务分类方法，为系统设计提供了新的概念框架，支持系统的分阶段开发和增强。
2.PIKE-RAG框架：引入了专门的知识与推理增强生成（PIKE-RAG）框架，专注于专业知识的提取和推理构建，增强了系统的能力。
3.知识原子化和知识感知任务分解：提出了知识原子化和知识感知任务分解方法，有效应对复杂问题，如多跳查询，在多个基准测试中显著提高了性能。
4.可训练的知识感知分解器：引入了一种可训练的知识感知分解器，将领域特定的推理融入任务分解和结果寻求过程中。
5.多层次异构图：构建了多层次异构图作为知识库，增强了知识组织和集成能力。