Microsoft, 산업용 RAG 프레임워크 PIKE-RAG 제안

기존 RAG(검색 증강 생성)가 단순 텍스트 기반 벤치마크에 치중되어, 표, 차트, 도면 등 복잡한 형식을 포함하는 산업 현장의 데이터를 처리하는 데 한계가 있다는 점에 주목했다.

PIKE-RAG는 전문 지식(Specialized Knowledge)과 추론 근거(Rationale)를 증강하는 데 초점을 맞춘 프레임워크로, 두 가지 핵심 기법을 제안한다.

• 지식 원자화(Knowledge Atomizing): 다양한 형태의 지식 소스에서 핵심 정보를 추출하여 구조화함
• 지식 인식 작업 분해(Knowledge-Aware Task Decomposition): 질문의 난이도와 복잡성에 따라 작업을 단계별로 나누어 추론함

이 프레임워크는 질문의 난이도를 네 가지 유형으로 분류하고, 단순 규칙 기반 질의부터 멀티홉(multi-hop) 추론이 필요한 고난도 작업까지 단계적으로 대응할 수 있는 로드맵을 제시한다.