简介:

高效的检索增强生成研究工具包

功能:

包含32个预处理的基准RAG数据集,方便测试和验证RAG模型性能。

提供12种基于框架的先进RAG算法,可轻松复现不同设置下的结果。

简化RAG工作流准备,提供各种脚本,如检索语料库处理、检索索引构建和预检索文档。

通过vLLM、FastChat等工具增强库的效率,加速LLM推理。

支持自定义RAG流程和组件的实现,提供灵活的组件组合来创建自定义流程。

提供了丰富的文档和示例代码,帮助用户快速上手和理解RAG技术。

需求人群:

"目标受众主要是自然语言处理领域的研究人员和开发者,特别是对检索增强生成技术感兴趣的群体。FlashRAG通过提供预处理的数据集和先进的算法实现,帮助他们减少研究和开发过程中的重复工作,专注于创新和实验。"

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