Nama: PIKE-RAG (sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation)
Website/Sumber Utama: https://github.com/microsoft/PIKE-RAG
Fungsi Utama: Sistem Retrieval Augmented Generation (RAG) yang dirancang khusus untuk mengekstrak, memahami, dan menerapkan pengetahuan domain-spesifik dengan penalaran yang koheren.
Tipe: Proyek Open Source, Framework RAG
Cocok Untuk: Pengembang AI, peneliti, dan perusahaan yang membutuhkan solusi RAG khusus untuk domain-spesifik
Model Harga/Lisensi: Open Source (MIT License). Lihat Detail Lisensi
Highlight Utama: Pendekatan modular untuk mengekstrak pengetahuan domain-spesifik dengan penalaran yang lebih baik dibandingkan sistem RAG tradisional
Apa Itu PIKE-RAG?
PIKE-RAG (sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation) adalah framework RAG yang dikembangkan oleh Microsoft untuk mengatasi keterbatasan sistem RAG tradisional dalam memenuhi kebutuhan aplikasi industri yang kompleks. Tidak seperti sistem RAG yang hanya mengandalkan retrieval langsung, PIKE-RAG berfokus pada ekstraksi, pemahaman, dan penerapan pengetahuan domain-spesifik sambil membangun logika penalaran yang koheren untuk memandu model bahasa besar (LLM) menuju respons yang akurat.
PIKE-RAG didesain untuk menghadapi tantangan dalam aplikasi dunia nyata yang membutuhkan pengetahuan mendalam dari korpus profesional dan kemampuan penalaran logis. Framework ini telah menunjukkan performa yang unggul dalam berbagai benchmark seperti HotpotQA, 2WikiMultiHopQA, dan MuSiQue, serta telah diuji dalam bidang manufaktur industri, pertambangan, dan farmasi.
Fitur Utama / Andalan
(Disimpulkan dari eksplorasi halaman GitHub dan technical report)
Ekstraksi Pengetahuan Domain-Spesifik
- Deskripsi: Menggunakan teknik segmentasi yang mempertahankan konteks, penyelarasan label istilah otomatis, dan metode ekstraksi pengetahuan multi-granularitas.
- Manfaat/Contoh: Meningkatkan akurasi pencarian informasi faktual, seperti dalam pencarian riwayat medis pasien dengan mempertahankan koherensi semantik.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut di Paper Teknis
Knowledge Atomizing
- Deskripsi: Memecah pengetahuan menjadi unit-unit atom yang lebih kecil untuk pengolahan yang lebih efisien.
- Manfaat/Contoh: Memungkinkan ekstraksi pengetahuan yang lebih halus dan terarah dari data chunk, sehingga meningkatkan akurasi dalam menjawab pertanyaan kompleks.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut di Paper Teknis
Knowledge-Aware Task Decomposition
- Deskripsi: Kemampuan untuk memecah tugas kompleks menjadi sub-tugas yang lebih sederhana berdasarkan pengetahuan yang tersedia.
- Manfaat/Contoh: Meningkatkan penanganan tugas-tugas yang memerlukan penalaran multi-langkah atau informasi dari berbagai sumber, seperti mengembangkan rencana perawatan medis.
- Info Lebih Lanjut: Lihat Demo Online di GitHub
Framework Modular
- Deskripsi: Terdiri dari modul-modul dasar seperti parsing dokumen, ekstraksi pengetahuan, penyimpanan, pengambilan, pengorganisasian, penalaran berbasis pengetahuan, dan dekomposisi tugas.
- Manfaat/Contoh: Memungkinkan penyesuaian komponen untuk fokus pada kemampuan yang berbeda sesuai kebutuhan spesifik industri.
- Info Lebih Lanjut: Dokumentasi di GitHub
Kelebihan (Pros)
(Disimpulkan dari berbagai halaman)
- Performa unggul dalam menangani pertanyaan multi-hop dengan akurasi 87,6% di HotpotQA, 82,0% di 2WikiMultiHopQA, dan 59,6% di MuSiQue
- Kemampuan ekstraksi pengetahuan domain-spesifik yang lebih baik dengan teknik segmentasi yang mempertahankan konteks
- Pendekatan modular yang memungkinkan adaptasi untuk berbagai kasus penggunaan industri
- Penanganan yang lebih baik untuk tugas yang memerlukan penalaran logis dan integrasi informasi dari berbagai sumber
- Framework terbuka (open source) yang dapat dikustomisasi dan dikembangkan lebih lanjut
Kekurangan (Cons) / Batasan
(Disimpulkan dari eksplorasi)
- Dokumentasi yang tersedia masih terbatas, terutama untuk panduan penggunaan dan penerapan
- Sebagai proyek yang relatif baru, mungkin memerlukan pengembangan lebih lanjut untuk beberapa kasus penggunaan
- Mungkin memerlukan sumber daya komputasi yang lebih tinggi dibandingkan pendekatan RAG tradisional
Harga / Lisensi
(Dicari secara aktif dari GitHub)
Model: Open Source
Lisensi: MIT License (Lihat File Lisensi)
Proyek ini menerima kontribusi dan saran. Sebagian besar kontribusi mengharuskan Anda menyetujui Perjanjian Lisensi Kontributor (CLA) yang menyatakan bahwa Anda memiliki hak, dan benar-benar memberikan hak kepada Microsoft untuk menggunakan kontribusi Anda. Untuk detailnya, kunjungi https://cla.opensource.microsoft.com.
Contoh Penerapan & Observasi
(Berdasarkan dokumentasi, paper teknis)
- Pencarian riwayat medis pasien dengan fokus pada kemampuan pengambilan informasi faktual
- Pengembangan rencana perawatan medis dan saran tindakan yang memerlukan pengetahuan domain yang kuat
- Peningkatan akurasi tanya jawab di bidang manufaktur industri, pertambangan, dan farmasi
- Kepatuhan: Menjawab kueri multi-hop seperti pemeriksaan kepatuhan, interpretasi aturan, dan analisis kontrak dalam industri seperti keuangan dan logistik
- Energi dan Manufaktur: Mendukung pemeliharaan prediktif dengan mengekstrak dan menganalisis spesifikasi teknis, log operasional, dan tolok ukur kinerja peralatan
- Technical Report tersedia di sini dengan penjelasan komprehensif tentang klasifikasi masalah RAG industri dan komponen utama PIKE-RAG
Tanggapan (0 )