简介:

一个用于增强LLMs检索增强生成任务的框架

功能:

数据集创建:处理模块创建数据集,保存RAG交互,用于RAG训练和推理。

训练:使用PEFT进行高效训练,用户可以在增强数据集上训练任何模型。

推理:使用训练或未训练的LLMs生成预测。

评估:在推理模块生成的输出上运行评估,支持自定义指标。

模块化设计:工作流程通过配置文件自定义,易于扩展和修改。

支持HF Hub:训练完成的模型可以推送到HF Hub,便于共享和使用。

需求人群:

"RAGFoundry的目标受众是研究人员和开发人员,特别是那些在自然语言处理领域工作,需要利用大型语言模型进行复杂任务处理的专业人士。它适合需要快速原型设计和实验不同RAG设置和配置的研究人员。"

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