RAGLAB：检索增强生成算法的模块化研究框架

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项目简介 RAGLAB 是一个模块化、研究导向的开源框架，用于检索增强生成（RAG）算法。它提供了 6 个现有 RAG 算法的复制品，并配备了一个包含 10 个基准数据集的全面评估系统，允许公平比较 RAG 算法，并且易于扩展以高效开发新的算法、数据集和评估指标。 特性 全面的 RAG 生态系统：支持从数据收集、训练到自动评估的整个 RAG 流程。 高级算法实现：复制了 6 种最先进的 RAG 算法，提供了一个易于扩展的框架，用于开发新的算法。 交互模式与评估模式：交互模式专门设计用于快速理解算法。评估模式专门设计用于重现论文结果和科学研究。 公平比较平台：提供 6 种算法在 5 种任务类型和 10 个数据集上的基准结果。 高效检索客户端：提供本地 API 支持并行访问和缓存，平均延迟低于 1 秒。 多用途生成器支持：兼容 70B+模型，VLLM 和量化技术。 灵活 ………………………………