RAGLAB

RAGLAB是一个模块化、研究导向的开源框架,专注于检索增强生成(RAG)算法。它提供了6种现有RAG算法的复现,以及一个包含10个基准数据集的全面评估系统,支持公平比较不同RAG算法,并便于高效开发新算法、数据集和评估指标。

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。"

使用场景示例:

研究人员使用RAGLAB复现了最新的RAG算法,验证了其性能。

开发者利用RAGLAB的交互模式,快速理解并改进了检索增强生成算法。

教育机构将RAGLAB作为教学工具,帮助学生理解检索增强生成的工作原理。

产品特色:

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

使用教程:

克隆RAGLAB仓库到本地

根据提供的yml文件创建环境

手动安装必要的依赖库

下载并设置所需的模型

运行RAGLAB的交互模式,体验不同算法

下载并准备所需的数据,以复现论文结果

根据需要修改配置文件中的路径设置

启动ColBERT服务器并测试其响应

使用自动GPU调度器运行多个实验脚本

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