連結：https://github.com/OSU-NLP-Group/HippoRAG
HippoRAG是一個啟發自人類長期記憶的新型檢索增強生成(RAG)框架，它使得大型語言模型(LLMs)能夠持續地整合跨外部文檔的知識。該框架透過實驗表明，HippoRAG能夠以更低的計算成本提供通常需要昂貴且高延遲迭代LLM流水線的RAG系統能力。
需求人群：
HippoRAG面向自然語言處理(NLP)領網網域的研究人員和開發者，特別是那些對大型語言模型的持續知識整合感興趣的群體。它為開發更智慧、更高效的AI系統提供了一個強大的工具，能夠幫助他們構建能夠理解和生成自然語言的複雜應用。
使用場景示例：
- 用於構建能夠回答覆雜問題的問答系統
- 在多跳問答任務中整合跨文檔資訊以提供準確答案
- 作為研究專案的一部分，探索人類長期記憶在機器學習中的應用
產品特色：
- 支援大型語言模型持續整合外部文檔知識
- 基於神經生物學原理設計，模擬人類長期記憶
- 透過LangChain呼叫不同的線上LLM API或離線LLM部署
- 提供多種檢索策略，包括預定義查詢和API整合
- 支援與IRCoT整合，實作互補效能提升
- 提供詳細的環境設定和使用指南，方便使用者快速上手
- 包含所有必要的資料和腳本，以復現論文中的實驗結果