一个全面、先进、公平且模块化的开源RAG框架

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两个关键问题限制了 RAG 的发展： 新型 RAG 算法之间缺乏 全面和公平 的比较。 像 LlamaIndex 和 LangChain 这样的开源工具使用了高级抽象，这导致了透明度的缺失，并限制了 开 发新算法和评估指标 的能力。 RAGLAB ： 是一个 模块化 的开源库。RAGLAB 复现了 6 种 先进的 算法，并为研究 RAG 算法提供了一个 全面的 生态系统。利用 RAGLAB，对 10 个基准上的 6 种 RAG 算法进行了 公平 比较。有了 RAGLAB，研究人员可以高效地比较各种算法的性能并 开发新算法 。 不同 RAG 库和框架的比较 。 公平比较 指的是在评估过程中对所有基本组件进行对齐，包括随机种子、生成器、检索器和指令。 数据收集器 指的是能够收集或生成训练和测试数据的能力，无论是通过从现有的原始数据集中抽样，还是通过使用LLM构建标记数据。 RAGLAB 提供了一个模块化的架构，允许用户轻 ………………………………