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RAG Retrieval
RAG Retrieval
["适用于需要高效检索和排序模型的开发者和数据科学家","适合在自然语言处理和信息检索领域的研究和应用","适合希望简化模型部署和推理流程的团队和个人"]
AI搜索引擎AI模型#自然语言处理#信息检索#机器学习#排序模型#Python库普通产品开源
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产品介绍
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简介
RAG-Retrieval是一个全链路的RAG检索微调和推理框架，支持多种RAG Reranker模型的推理，包括向量模型、迟交互式模型和交互式模型。它提供了一个轻量级的Python库，使得用户能够以统一的方式调用不同的RAG排序模型，简化了排序模型的使用和部署。
截图
产品特色
支持多种排序模型，如Cross Encoder Reranker和LLM Reranker
对长文档友好，支持最大长度截断和切分取最大分值的处理逻辑
易于扩展，新排序模型的集成只需继承basereranker并实现特定函数
提供了统一的接口，简化了不同模型的推理过程
支持微调任意开源的RAG检索模型
提供了详细的使用教程和测试案例，方便用户学习和对齐原有推理框架
使用教程
步骤1：访问RAG-Retrieval的GitHub页面并下载代码
步骤2：根据系统环境手动安装与本地CUDA版本兼容的torch
步骤3：通过pip安装rag-retrieval库
步骤4：根据需要选择并配置支持的Reranker模型
步骤5：使用rag-retrieval库进行模型的推理或微调
步骤6：根据提供的测试案例验证模型性能
步骤7：集成到具体应用中，进行实际的检索和排序任务
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%
最新流量情况
月访问量
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平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
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中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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