FlashRAG

FlashRAG：一款高效的RAG研究Python工具包介绍

FlashRAG 是一个用于再现和开发检索增强生成（RAG）研究的Python工具包。该工具包包括32个预处理后的RAG基准数据集和12种最先进的RAG算法。

主要特性

1. 广泛且可定制的框架：包含RAG场景中所需的关键组件，如检索器、重排序器、生成器和压缩器，允许灵活地组装复杂的流水线。
2. 全面的基准数据集：涵盖32个预处理后的RAG基准数据集，用于测试和验证RAG模型的性能。
3. 预实现的高级RAG算法：基于此框架，提供了12种先进的RAG算法，并可以在不同设置下轻松复现结果。
4. 高效的预处理阶段：提供各种脚本简化RAG工作流程的准备，如语料库处理、检索索引构建和文档预检索等。
5. 优化的执行：通过工具如vLLM、FastChat和Faiss实现LLM推理加速和向量索引管理来提升库的效率。

安装

通过从GitHub克隆代码库并安装即可开始使用（需Python 3.9以上）：

git clone https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG.git
cd FlashRAG
pip install -e .

快速开始

可以通过运行以下代码使用提供的玩具数据集实现一个简单的RAG流水线：

cd examples/quick_start
python simple_pipeline.py \
    --model_path=<LLAMA2-7B-Chat-PATH> \
    --retriever_path=<E5-PATH>

此外，可以使用提供的流水线类来实现RAG流程。只需要配置config并加载相应的流水线即可。

使用场景

1. 学术研究：研究者可以用它来复现现有的SOTA工作或实现自定义的RAG流程和组件。
2. 工业应用：企业可以利用其模块化设计、预实现的算法和高效的执行能力来开发和优化自身的RAG应用。
3. 教育与教学：适合作为RAG相关课程的工具包，帮助学生熟悉和理解检索增强生成的原理和实现方式。

通过FlashRAG，用户可以轻松复现当前最先进的RAG方法，也可以使用提供的组件自由组装和扩展RAG模型的工作流程，极大地方便了RAG研究的发展和应用。