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Sprag
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["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。"]
AI写作故事AI问答#人工智能#自然语言处理#文本分析#机器学习普通产品开源
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产品介绍
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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。
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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。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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