简介:

模块化研究导向的检索增强生成统一框架

功能:

支持从数据收集、训练到自动评估的完整RAG流程

复现6种最先进的RAG算法,框架易于扩展,便于开发新算法

提供交互模式和评估模式,交互模式适合快速理解算法,评估模式适合复现论文结果和科学研究

为6种算法提供跨5种任务类型和10个数据集的基准结果,作为公平比较平台

提供本地API,支持并行访问和缓存,平均延迟小于1秒

兼容70B+模型、VLLM和量化技术

提供可定制的指令模板,适用于各种RAG场景

需求人群:

"RAGLAB面向研究人员和开发者,特别是那些对自然语言处理、机器学习和人工智能领域感兴趣的人。它提供了一个平台,使得用户能够快速理解、评估和开发新的RAG算法,推动了相关领域的研究和应用发展。"

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