使用场景

研究人员使用FlashRAG复现最新的RAG模型，验证其在特定数据集上的性能。

开发者利用FlashRAG快速搭建自定义的RAG流程，进行实验和调优。

教育机构采用FlashRAG作为教学工具，向学生展示RAG技术的工作原理和应用场景。

产品特色

包含32个预处理的基准RAG数据集，方便测试和验证RAG模型性能。

提供12种基于框架的先进RAG算法，可轻松复现不同设置下的结果。

简化RAG工作流准备，提供各种脚本，如检索语料库处理、检索索引构建和预检索文档。

通过vLLM、FastChat等工具增强库的效率，加速LLM推理。

支持自定义RAG流程和组件的实现，提供灵活的组件组合来创建自定义流程。

提供了丰富的文档和示例代码，帮助用户快速上手和理解RAG技术。

使用教程

首先，从GitHub克隆FlashRAG工具包到本地环境。

安装必要的依赖项，并根据需要配置Python环境。

参考提供的示例代码和文档，了解如何使用FlashRAG的各个组件。

根据研究或开发需求，选择合适的数据集和算法。

配置实验参数，包括数据目录、模型路径等。

运行示例脚本或自定义脚本，观察结果并进行分析。

根据需要调整和优化流程，以达到预期的研究或开发目标。