RAGLAB：又来一个RAG框架，还是模块化的

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检索增强生成（RAG）借助外部知识来缓解幻觉问题，保障实时知识更新。然而，大家在研究 RAG 算法时面临两大主要问题： • 一方面，许多已发表的成果要么并非开源，要么难以搭建环境，大家不得不耗费大量时间从零开始研发新算法。 • 另一方面，新的 RAG 算法纷纷涌现，比如 ITER-RETGEN、RRR、Self-Ask、Active RAG、Self-RAG 等等。然而，这些 RAG 算法在基本组件和评估方法上并不统一，导致大家难以准确评估改进效果。 虽然现在也有很多新的开发框架支持RAG算法，比如：LlamaIndex、LangChain、Haystack、FastRAG、RALLE、LocalRQA、AutoRAG 和 FlashRAG。 • LlamaIndex、LangChain 和 Haystack 过度封装，内部运作机制缺乏透明度。 • FastRAG 和 RALLE 提供了轻量且透明的框架，使用户能够运用核心组件组装自己的 RAG 系统。 • AutoRAG 提供了全面的指标，为定制数据挑选最优的 RAG ………………………………