微软开源用于专业领域问题的RAG系统：PIKE-RAG
微软开源的PIKE-RAG系统解决了传统RAG处理专业领域知识的局限性。它通过提取和应用领域特定知识，逐步引导LLM生成准确答案。包含多个模块来满足不同功能需求，并在医疗、工业制造等领域提高了问答准确性。
PIKE-RAG
PIKE-RAG：微软推出的专注于提取和应用专业领域知识，以及构建连贯推理逻辑的增强生成系统
微软推出的PIKE-RAG旨在提高大型语言模型在复杂工业应用中的性能，其亮点包括在HotpotQA上的高准确率、多领域知识支持及灵活的模块化设计。
Think思考用来增强RAG的Embedding？兼看推理模型使用实践建议等前沿进展
今日为2025年2月15日星期六。文章回顾了昨日的大模型进展，包括GraphRAG、开放AI推理模型使用建议、大模型训练注意力机制等，并介绍了深度思考与RAG结合的新进展，如生成嵌入和输出thought的方法。
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
微软发布PIKE-RAG，旨在提高RAG系统在复杂企业场景下的知识提取、推理和应用能力。该方法聚焦于连贯的推理逻辑构建，并提出针对不同任务的不同技术策略。