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项目介绍：STaRK

STaRK（Semi-structured Retrieval Benchmark on Textual and Relational Knowledge bases）是一个大规模的半结构化检索基准，旨在衡量和提升现有的语言模型在文本和关系型知识库上的检索能力。项目主要应用领域包括产品搜索、学术论文检索和生物医学查询。STaRK旨在通过提供多样化、自然化且富有实际意义的查询，来设定一个评估真实世界检索系统的新标准，并且为未来研究提供重要挑战。

STaRK的特点

新颖的任务

随着近年来大型语言模型在信息检索任务上的潜力不断显现，如何有效处理查询中的文本和关系需求之间的复杂交互仍然是一个未解的问题。STaRK任务的提出正是为了探讨并解决这一问题。

大规模且多样化的知识库

STaRK提供了三个从公共资源中构建的大规模知识库，分别代表不同的领域。这些知识库的多样化可以支持不同场景下的检索需求。

自然化和实用的查询

在基准中，提供的查询不仅涵盖丰富的关系信息和复杂的文本属性，还能很好的模仿真实生活中的问题。这些查询具有灵活的格式并可能包含额外的上下文信息，使得用户体验更接近于实际应用场景。

如何获取和使用STaRK数据

环境准备

STaRK支持通过Python包stark-qa进行数据的便捷加载。用户只需确保Python环境在版本3.8至3.12之间，然后使用以下命令安装包：

pip install stark-qa

或者，用户也可以自行从源码安装所需包。

数据加载

STaRK数据集可用于检索任务的数据将自动下载并存储，用户也可以选择自行处理原始数据。对于缓存位置等参数，STaRK提供了灵活的设置。

评价基准

STaRK提供了一套完整的评估工具，支持多种模型的评估，包括BM25、Colbertv2、VSS等。用户可以通过自定义参数运行提供的Python脚本来进行评价，从而及时获得检索效果的反馈。

参与研究和贡献

创作者鼓励研究人员和相关从业者参与到STaRK项目中来，使用其提供的评价基准开展研究，并可能在NeurIPS等顶级会议上发表成果。相关代码、数据以及更多详细信息可以通过上文提供的网站和文档链接获取。若使用了STaRK基准或代码，请引用相关论文以支持并感谢创作者的工作。

STaRK致力于成为信息检索领域的新基准，为研究者和开发者提供一个全面和自然的问题与解决方案的平台。通过不断更新和优化，STaRK正在为未来智能检索的发展奠定坚实的基础。