PIKE-RAG

In den letzten Jahren haben Retrieval Augmented Generation (RAG) Systeme erhebliche Fortschritte gemacht, um die Fähigkeiten von Large Language Models (LLM) durch externe Abrufe zu erweitern. Diese Systeme stehen jedoch weiterhin vor Herausforderungen, um die komplexen und vielfältigen Anforderungen realer industrieller Anwendungen zu erfüllen. Allein auf direkten Abruf zu setzen, reicht nicht aus, um tiefes, domänenspezifisches Wissen aus professionellen Korpora zu extrahieren und logisches Denken durchzuführen. Um dieses Problem anzugehen, schlagen wir die PIKE-RAG (sPecIalized KnowledgE und Rationale Augmented Generation) Methode vor, die sich darauf konzentriert, domänenspezifisches Wissen zu extrahieren, zu verstehen und anzuwenden, während sie kohärente Denklogik aufbaut, um LLMs schrittweise zu genauen Antworten zu führen.