

Sprag
简介 :
spRAG是一个专为非结构化数据设计的RAG(Retrieval-Augmented Generation)框架,特别擅长处理复杂的文本查询,例如金融报告、法律文件和学术论文。它在复杂的开放性问答任务上,如FinanceBench基准测试中,准确率显著高于传统的RAG基线模型。
需求人群 :
["数据科学家和机器学习工程师:可以利用spRAG处理复杂的文本数据,提高模型的准确性。","金融分析师:通过spRAG快速获取金融报告中的关键信息。","法律专业人士:使用spRAG从大量的法律文件中检索相关信息。"]
使用场景
使用spRAG分析金融报告,预测市场趋势。
法律顾问使用spRAG从历史案例中检索判例法。
学术研究人员利用spRAG从大量文献中提取研究资料。
产品特色
AutoContext:自动将文档级上下文注入到单个块中,提高嵌入的准确性和完整性。
Relevant Segment Extraction (RSE):后处理步骤,将相关块集群智能组合成长文本段落,为复杂问题提供更好的上下文。
使用OpenAI、Claude 3 Haiku和Cohere等API进行嵌入和重排。
支持自定义配置,允许用户选择不同的模型和API。
KnowledgeBase对象持久化,自动保存配置信息。
支持从文件直接创建知识库,并进行查询。
提供文档解析工具,方便从PDF等文件中提取文本。
使用教程
1. 安装spRAG:使用Python包管理器pip安装sprag。
2. 设置API密钥:确保为OpenAI、Anthropic和Cohere等提供商设置了环境变量。
3. 创建知识库:使用create_kb_from_file函数从文件创建KnowledgeBase对象。
4. 加载知识库:通过kb_id加载已创建的知识库。
5. 查询知识库:使用query方法对知识库进行查询。
6. 自定义配置:根据需要自定义KnowledgeBase的配置,如使用不同的嵌入模型或重排器。
7. 添加文档:使用add_document方法向知识库中添加文档。
8. 运行查询并获取结果:执行查询并打印返回的段落。
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