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RAG-Retrieval

RAG-Retrieval

使用RAG-Retrieval全面提升信息检索效率与精度

RAG-Retrieval项目通过统一方式调用不同RAG排序模型，支持全链路微调与推理。其轻量级Python库扩展性强，适应多种应用场景，提升排序效率。更新内容包括基于LLM监督的微调及其Embedding模型的MRL loss性能提升。

RAG-Retrieval微调推理排序模型检索模型Github开源项目
访问官网GitHub论文文档

RAG-Retrieval 项目介绍

RAG-Retrieval 项目是一个专注于检索增强生成（RAG）领域的开源项目，提供了从微调、推理到模型蒸馏的完整工具链。这个项目的核心是为不同的 RAG 排序器模型提供一个统一的接口，从而简化复杂的模型管理和调用流程。

项目背景与目标

在信息检索任务中，排序器模型是至关重要的，但不同的应用场景可能需要不同的模型来达到最佳效果。RAG-Retrieval 力求通过统一的接口来简化这一过程，使用户可以轻松地在不同模型之间切换，并且使用 Python 的轻量级库进行调用。

核心功能

统一的排序器模型推理

项目开发了一个轻量级的 Python 库 rag-retrieval，致力于提供一个统一的调用接口来管理不同的 RAG 排序模型。这解决了以下几个问题：

  • 不同排序器模型的使用难度：在不同场景中表现出色的模型各异，选择合适的模型十分困难。
  • 新模型的快速迭代：不断有新的模型涌现，用户面临学习成本。
  • 庞杂的依赖：各自为政的模型库增加了使用门槛。

通过支持多种排序器模型，并提供长文本友好的多种处理策略，rag-retrieval 实现了扩展性强和使用便捷的统一接口。

微调与蒸馏支持

  • 微调能力：支持任意开源的向量模型、迟交互模型（如 ColBERT），及排序模型的微调。微调过程适配各种数据，增强模型在特定领域的表现。
  • 蒸馏功能：支持将基于大型语言模型（LLM）的排序器模型蒸馏至更为轻量的 BERT 模型，以提高模型效率。

实验与验证

项目通过多个公开数据集进行验证，得到了令人满意的结果。尤其是在 MTEB Reranking 任务中，各种对比模型均显示出不错的性能提升。

社区与更新

  • RAG-Retrieval 支持广泛的社区交流，通过 微信群聊 与用户互动。
  • 项目迭代频繁，定期发布新功能与实验结果，最后一次更新在 2024 年 10 月 21 日。

Roadmap 和未来展望

项目有清晰的 开发路线图，未来计划持续优化 RAG 的排序器模块，提高其适应性和用户友好度。

使用许可

RAG-Retrieval 项目遵循 MIT License，保障了用户的自由使用权。

通过这个项目，开发者可以大幅缩短模型选择和部署的时间，使他们能够专注于模型的优化和具体应用的开发，推动信息检索技术的发展。

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