https://github.com/microsoft/PIKE-RAG

PIKE-RAG(sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation)是微软提出的一套面向工业/专业场景的 RAG 框架

核心目标是把检索到的领域知识“原子化/结构化”并逐步构建可追溯的推理(rationale),从而让 LLM 在复杂多跳、多异构专业语料上既“找得准”又“说明得清”


一、核心思想与关键模块

PIKE-RAG 把传统 RAG 的「直接检索 → 拼接 context → 生成」流程,扩展为一套知识感知的流水线,其主要模块/技术点包括:

  1. 文档解析(document parsing):语义感知分段 / 多粒度 segment(避免随意切分破坏语义)。
  2. 知识抽取(knowledge extraction)与知识原子化(knowledge atomizing):把复杂文档切成“知识单元”(atoms),并做术语/标签对齐(term label alignment)。
  3. 知识存储与组织(knowledge storage / organization):向量索引 + 结构化索引/图(支持多粒度检索)。
  4. 知识感知的任务分解(knowledge-aware task decomposition):将复杂问题拆成与知识结构对齐的子问题并逐步检索回答。
  5. 知识中心化推理(knowledge-centric reasoning):在检索到的知识基础上,构建可追溯的推理链(rationale)并反向指导检索/生成。
  6. 可配置流水线(pipeline)与模块替换:可替换 embedding、检索器、推理器等以适配不同行业需求。(GitHub)

二、在金融信贷风控 & 反欺诈领域的价值

2.1 价值点

金融风控 / 反欺诈属于高规则、强因果链、需要证据链与可解释性的领域,因此 PIKE-RAG 的能力契合度高,主要价值点:

  • 证据链驱动的可解释决策:将判定理由以检索到的“知识原子 + 推理步骤”形式呈现,便于审计与合规。(GitHub)
  • 跨源多跳关联能力:可把客户历史、交易流水、设备指纹、合同条款、外部黑名单等多源信息进行多跳推理(例如:某交易如何由设备、商户、资金流与历史行为共同判断为可疑)。(arXiv)
  • 领域术语/别名对齐:金融领域术语多(如“透支/超额/准入阈值”多种表达),PIKE-RAG 的术语对齐与多粒度抽取减少语义错配。(GitHub)
  • 任务分解便于自动化调查流程:复杂案件可自动拆为“核实身份→核对交易→追踪资金路径→关联其他账户”的子任务,每步都带出证据与下一步动作建议。(微软)

2.2 具体可行的方案

2.2.1 数据与知识构建(Knowledge Ingestion)

  • 数据源:客户档案、信用报告、贷款合同与审批记录、交易日志、设备/网络指纹、第三方黑名单、司法/监管文件、历史欺诈案件报告、聊(呼)客服记录等。
  • 处理:文档解析 → 多粒度分段(句/段/条款/表格)→ 抽取知识 atom(事实、规则、阈值、实体关系、时间线)→ 术语/别名标准化(term alignment)。
  • 技术:OCR(发票/合同)、规则/抽取 LLM、正则/表格解析器、后处理的实体对齐。

2.2.2 存储与检索层

  • 向量索引(用于语义检索):如 Milvus / Pinecone / Weaviate
  • 结构化/图存储(用于关系查询 & 多跳追溯):如 Neo4j / Amazon Neptune,用来做“资金流/账户关系”检索
  • 索引策略:对“事实型 atom”与“规则/阈值 atom”用不同索引和检索策略(PIKE-RAG 推荐多粒度检索与组织)

2.2.3 检索+推理流水线(RAG 部分)

  • 问题输入(如:某笔交易为何被标记为高风险?)→ task decomposer 将问题拆为若干子查询(例如核对交易时间、核对设备历史、查询客户信用异常、查询同卡/同 IP 历史)。PIKE-RAG 的 task decomposition 能将子任务与知识结构对齐,减少盲目检索
  • 对每个子任务:先做向量/图检索取回 atoms,再用一个“知识中心推理器”构建局部 rationale(带来源指针),最后将所有局部 rationale 聚合并生成最终解释与建议操作(拒绝/人工复核/临时冻结等)
  • 与传统分数模型混合:RAG 提供证据链 + 文本解释,保留一个经训练的监督评分器(如 GBDT / NN)负责最终分数/阈值判断;RAG 用来提供解释、生成补充查询、并作为审计/复议依据

2.2.4 反欺诈特有模块

  • 多跳资金链追踪:把交易→中间账户→提现路径表示为图查询,结合 RAG 推理阐述资金路径可疑点
  • 异常模式归因(root cause):RAG 把检索到的历史相似案件与当前证据做对比,提供“最可能的欺诈手法/策略”并标注证据
  • 调查员助手 Agent:自动生成待办清单(需要人工核实的证据、可联系的外部方),并返回 confidence & provenance

2.2.5 可解释性 / 合规 / 审计

  • 每次生成都要附上证据引用(哪条 atom 来自哪个文档第几段)rationale chain;保存审计日志(queries, retrieved ids, model outputs)。PIKE-RAG 本身强调“可追溯的推理构造”,便于合规审查

三、以“金融信贷风控 & 反欺诈”应用为核心场景的系统架构图

3.1 模块逻辑说明

模块功能重点在金融信贷/反欺诈场景中的作用
Task Decomposer分解多跳查询;生成子问题树把“高风险交易”拆解成资金流核验、账户历史核验、地理/设备一致性校验等子任务
Knowledge Atomization文档/日志 → 原子化知识单元从合同、KYC资料、交易记录中抽取事实或规则(如「贷款额度≤信用限额×系数」)
Retrieval Layer向量 & 图数据库联合检索向量库查语义相似事实,图库查账户、交易、商户关系链
Reasoner知识驱动推理将检索到的知识原子串联成“证据链”并生成解释
Evidence Assembly可追溯解释输出输出报告如:「交易#823 由设备ID_X重复使用 → 涉及3个高风险账户 → 触发拒绝」
Audit & Feedback持续学习与溯源记录 rationale,供后续模型评估与合规复核

3.2 潜在技术选型

模块可选组件
Document Parser / AtomizerLangChain Parser, PIKE-RAG Parser 模块, spaCy, StructFormer
Vector IndexFAISS / Milvus / Pinecone
Graph IndexNeo4j / ArangoDB / GraphRAG
ReasonerGPT-4 / Phi-3 / Llama3-Instruct + PIKE-RAG Reasoning Module
Audit / StorageElastic + MinIO / PostgreSQL / CosmosDB
MonitoringPrometheus + Grafana / Azure Application Insights

3.3 数据与模型交互路径

  • Query → Task Decomposer:用户或系统触发查询
  • Decomposer → Retriever:生成子查询,检索对应知识原子
  • Retriever → Reasoner:汇集证据,LLM 构建 rationale chain
  • Reasoner → Evidence Layer:生成可解释输出(含证据指针)
  • Output → Audit Store:审计 & 反馈(用于模型迭代与合规报告)

标签:ai, agent

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