FlashRAG：5大组件、12种RAG技术、32个数据集的开源框架，比LangChain轻量！

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FlashRAG 是一个用于复制和开发检索增强生成（RAG）研究的Python工具包。它包括 32个 预处理的基准RAG数据集、 13种 最先进的RAG算法， 5大 RAG组件 ，包括检索器、重排器、生成器、精炼器、评测器。 借助FlashRAG和提供的资源，可以轻松地复制RAG领域的现有SOTA（最先进）工作，或者实现自定义的RAG流程和组件，比 LangChain 和 LlamaIndex 轻量且易操作。 FlashRAG概览 12种RAG技术 在三个数据集上进行 的性能评估。 优化组件表示该方法主要优化的组件，而流程表示对整个RAG过程的优化。带有∗标记的方法表示使用了经过训练的生成器。 在不同检索文档数量和检索器数量下的标准RAG过程的结果。 左图：使用三种不同检索器，检索不同数量文档，在六个数据集上的平均结果。右图：使用E5作为检索器，在六个数据集上的单独结果。 32个数据集总结。 FlashRAG目前包含 ………………………………