
使用场景
研究人员使用RAGLAB复现了最新的RAG算法,验证了其性能。
开发者利用RAGLAB的交互模式,快速理解并改进了检索增强生成算法。
教育机构将RAGLAB作为教学工具,帮助学生理解检索增强生成的工作原理。
产品特色
支持从数据收集、训练到自动评估的完整RAG流程
复现6种最先进的RAG算法,框架易于扩展,便于开发新算法
提供交互模式和评估模式,交互模式适合快速理解算法,评估模式适合复现论文结果和科学研究
为6种算法提供跨5种任务类型和10个数据集的基准结果,作为公平比较平台
提供本地API,支持并行访问和缓存,平均延迟小于1秒
兼容70B+模型、VLLM和量化技术
提供可定制的指令模板,适用于各种RAG场景
使用教程
克隆RAGLAB仓库到本地
根据提供的yml文件创建环境
手动安装必要的依赖库
下载并设置所需的模型
运行RAGLAB的交互模式,体验不同算法
下载并准备所需的数据,以复现论文结果
根据需要修改配置文件中的路径设置
启动ColBERT服务器并测试其响应
使用自动GPU调度器运行多个实验脚本
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