尽管检索增强生成（RAG）系统通过外部检索扩展了大语言模型（LLM）的能力，并取得了一定进展，但这些系统在应对复杂多变的工业应用需求时仍显不足。特别是在提取深度领域知识和进行逻辑推理方面，仅依赖检索的方式存在明显短板。为此，微软推出了PIKE ...

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。 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 ...

FlashRAG是一个用于复现和开发检索增强生成（RAG）研究的Python工具包。我们的工具包包括36个预处理的基准RAG数据集和16个最先进的RAG算法。 通过FlashRAG和提供的资源，您可以轻松复现现有的SOTA工作，或实现自定义的RAG流程和组件。我们也提供了一个简介易用的 ...