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Longrag
Longrag
目标受众主要是自然语言处理领域的研究者和开发者，特别是那些专注于长文本问答任务的专业人士。LongRAG提供了一个强大的工具，可以帮助他们构建和优化自己的问答系统，尤其是在需要处理大量文本和复杂推理的场景中。
研究工具AI模型#长文本问答#检索增强#生成模型#自然语言处理普通产品开源
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简介
LongRAG是一个基于大型语言模型（LLM）的双视角、鲁棒的检索增强型生成系统范式，旨在增强对复杂长文本知识的理解和检索能力。该模型特别适用于长文本问答（LCQA），能够处理全局信息和事实细节。产品背景信息显示，LongRAG通过结合检索和生成技术，提升了对长文本问答任务的性能，特别是在需要多跳推理的场景中。该模型是开源的，可以免费使用，主要面向研究者和开发者。
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产品特色
• 双视角理解：LongRAG从全局和细节两个角度增强对长文本的理解。
• 检索增强：结合检索技术，提升模型对长文本问答任务的处理能力。
• 多跳推理：适用于需要多步骤推理的复杂问答任务。
• 长文本处理：特别优化以处理超出模型处理长度的长文本。
• 开源免费：模型代码开源，研究者和开发者可以免费使用和修改。
• 灵活配置：支持不同的参数配置，以适应不同的问答任务和数据集。
• 性能优异：在多个长文本问答数据集上展示了优秀的性能。
使用教程
1. 安装依赖：使用pip安装requirements.txt中的依赖。
2. 数据准备：下载并标准化所需的训练和评估数据集。
3. 构建数据集：运行gen_instruction.py和gen_index.py脚本来构建用于SFT和检索的数据处理。
4. 模型训练：下载LLaMA-Factory并将构建的指令数据放入其数据目录，修改dataset_info.json后，运行sft.sh脚本开始微调。
5. 模型评估：在src目录下运行main.py脚本来执行推理和评估，使用不同的参数配置以适应不同的模型和任务。
6. 结果分析：评估结果将保存在log目录中，可以分析模型在各个数据集上的性能。
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