主要观点总结
文章介绍了AIGC领域的专业社区关注的大语言模型（LLM）发展和应用落地，特别是微软、百度文心一言、讯飞星火等。文章还详细描述了英特尔实验室推出的开源工具RAG Foundry的细节。该工具为大模型开发者和AIGC社区成员提供了一站式的RAG开发框架，具有模块化设计，包括数据创建、训练、推理和性能评估四大模块。
关键观点总结
关键观点1: AIGC领域的专业社区关注大语言模型的发展和应用落地。
社区关注微软、百度文心一言等大语言模型的进展，并聚焦其市场研究和开发者生态。
关键观点2: 英特尔实验室推出的开源工具RAG Foundry介绍。
RAG Foundry是一个专门用于开发、增强大模型的框架，具有灵活性和扩展性，支持各种RAG用例，包括数据选择、聚合等。
关键观点3: RAG Foundry框架的模块化设计。
RAG Foundry主要由数据创建、训练、推理和性能评估四大模块组成，每个模块都有其特定的功能和作用。
关键观点4: 训练模块的特点。
训练模块使用由数据创建模块生成的数据集来微调模型，支持使用LoRA技术增强模型适应性，还允许用户添加指令文件来指导模型训练。
关键观点5: 推理和评估模块的作用。
推理模块根据处理后的数据集生成预测结果，考虑到计算资源需求，支持批量推理。评估模块则使用一系列指标来评估模型的性能。
文章预览
专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ 英特尔实验室的研究人员开源了RAG Foundry，这是一个专门用于开发、增强大模型RAG框架。 RAG
Foundry很高的灵活性和扩展性，支持设计和实验各种RAG用例，这包括数据选择、聚合、过滤、检索、文本处理、文档排名、少样本生成、提示设计、微调、推理和模型评估等。 例如，开发人员通过RAG Foundry可以选择不同的检索算法和工具，以获取与问题相关的外部信息，基本上可以实现一站式开发RAG。 开源地址： https://github.com/IntelLabs/RAGFoundry RAG
Foundry框架采用了模块化设计，主要由数据创建、训练、推理和性能评测4大块组成。 数据创建与处理模块是RAG Foundry的核心， 包括数据集的加载、列的规范化、数据
………………………………
