連結：https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG
FlashRAG是一個Python工具包，用於檢索增強生成(RAG)研究的復現和開發。它包括32個預處理的基準RAG資料集和12種最先進的RAG演演算法。FlashRAG提供了一個廣泛且可定製的框架，包括檢索器、重排器、生成器和壓縮器等RAG場景所需的基本元件，允許靈活組裝複雜流程。此外，FlashRAG還提供了高效的預處理階段和最佳化的執行，支援vLLM、FastChat等工具加速LLM推理和向量索引管理。
需求人群：
- 目標受眾主要是自然語言處理領網網域的研究人員和開發者，特別是對檢索增強生成技術感興趣的群體。FlashRAG透過提供預處理的資料集和先進的演演算法實作，幫助他們減少研究和開發過程中的重複工作，專注於創新和實驗。
使用場景示例：
- 研究人員使用FlashRAG復現最新的RAG模型，驗證其在特定資料集上的效能。
- 開發者利用FlashRAG快速搭建自訂的RAG流程，進行實驗和調優。
- 教育機構採用FlashRAG作為教學工具，向學生展示RAG技術的工作原理和應用場景。
產品特色：
- 包含32個預處理的基準RAG資料集，方便測試和驗證RAG模型效能。
- 提供12種基於框架的先進RAG演演算法，可輕鬆復現不同設定下的結果。
- 簡化RAG工作流準備，提供各種腳本，如檢索語料庫處理、檢索索引構建和預檢索文檔。
- 透過vLLM、FastChat等工具增強庫的效率，加速LLM推理。
- 支援自訂RAG流程和元件的實作，提供靈活的元件組合來建立自訂流程。
- 提供了豐富的文檔和示例程式碼，幫助使用者快速上手和理解RAG技術。
使用教學：
- 首先，從GitHub克隆FlashRAG工具包到本地環境。
- 安裝必要的依賴項，並根據需要配置Python環境。
- 參考提供的示例程式碼和文檔，瞭解如何使用FlashRAG的各個元件。
- 根據研究或開發需求，選擇合適的資料集和演演算法。
- 配置實驗引數，包括資料目錄、模型路徑等。
- 執行示例腳本或自訂腳本，觀察結果並進行分析。
- 根據需要調整和最佳化流程，以達到預期的研究或開發目標。