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RAG-Retrieval入门学习资料-统一高效的RAG检索微调与推理框架

RayRay
RAG-Retrieval微调推理排序模型检索模型Github开源项目

RAG-Retrieval

RAG-Retrieval:统一高效的RAG检索微调与推理框架

RAG-Retrieval是一个开源的检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)框架,提供了全链路的RAG检索微调(train)和推理(infer)能力。该项目旨在统一和简化RAG检索模型的微调和使用流程,为构建高效RAG系统提供支持。

主要特性

  1. 支持微调多种RAG检索模型:

    • 向量模型(embedding)
    • 延迟交互模型(ColBERT)
    • 交互式模型(cross-encoder)

  2. 统一的推理接口: 提供轻量级Python库rag-retrieval,统一调用不同RAG排序模型。

  3. 支持多种排序模型:

    • Cross Encoder Reranker
    • Decoder-Only LLM Reranker

  4. 长文本友好: 支持最大长度截断和切分取最大分值两种处理方式。

  5. 易于扩展: 可通过继承基类快速集成新的排序模型。

快速上手

安装:

pip install rag-retrieval

使用:

from rag_retrieval import Reranker

reranker = Reranker("BAAI/bge-reranker-base")
scores = reranker.compute_score(queries, docs)

实验结果

在多个MTEB Reranking任务上,RAG-Retrieval训练的模型取得了与主流开源模型相当甚至更优的效果。例如:

ModelT2RerankingMMarcoRerankingCMedQAv1CMedQAv2Avg
bge-reranker-base67.2835.4681.2784.1067.03
rag-retrieval-reranker67.3331.5783.5486.0367.12

更多资源

RAG-Retrieval为构建高效的检索增强生成系统提供了全面的支持,从微调到推理的统一解决方案大大降低了开发门槛。无论是研究还是实际应用,RAG-Retrieval都是一个值得关注的RAG检索框架。

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