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RAGLAB
RAGLAB
RAGLAB面向研究人员和开发者，特别是那些对自然语言处理、机器学习和人工智能领域感兴趣的人。它提供了一个平台，使得用户能够快速理解、评估和开发新的RAG算法，推动了相关领域的研究和应用发展。
AI开发助手AI模型#自然语言处理#机器学习#人工智能#开源框架#算法复现#评估系统普通产品开源
总访问量： 474,564,576
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产品介绍
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简介
RAGLAB是一个模块化、研究导向的开源框架，专注于检索增强生成(RAG)算法。它提供了6种现有RAG算法的复现，以及一个包含10个基准数据集的全面评估系统，支持公平比较不同RAG算法，并便于高效开发新算法、数据集和评估指标。
截图
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
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
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