使用场景

在医疗领域，PIKE-RAG 可以用于检索患者的病历记录并提供合理的治疗建议。

在制造业中，PIKE-RAG 能够分析设备故障原因并提供维修方案。

在制药行业，PIKE-RAG 可以用于药物研发中的知识检索和推理分析。

产品特色

支持多跳问答任务，能够整合多源信息进行复杂推理。

通过知识提取和存储模块，增强对领域特定知识的理解和应用。

提供灵活的模块化设计，可根据不同场景调整子模块以满足多样化需求。

在公共基准测试中表现出色，如 HotpotQA、2WikiMultiHopQA 和 MuSiQue 数据集上取得了优异的准确率。

支持知识感知的分解管道，能够合理分解复杂任务并提供解决方案。

提供在线演示和详细的文档支持，帮助用户快速上手和部署。

适用于多种工业应用场景，如医疗记录检索、治疗计划建议等。

开源许可，允许用户自由使用和扩展，促进社区贡献和创新。

使用教程

1. 克隆该仓库并设置 Python 环境，参考文档进行环境配置。

2. 创建一个 .env 文件，保存你的端点信息和其他环境变量。

3. 修改 yaml 配置文件，尝试运行 examples 文件夹中的脚本。

4. 根据需求构建自己的管道或添加自定义组件。

5. 使用在线演示或查看技术报告了解更多功能和使用场景。