使用场景
用于构建能够回答复杂问题的问答系统
在多跳问答任务中整合跨文档信息以提供准确答案
作为研究项目的一部分，探索人类长期记忆在机器学习中的应用
产品特色
支持大型语言模型持续整合外部文档知识
基于神经生物学原理设计，模拟人类长期记忆
通过LangChain调用不同的在线LLM API或离线LLM部署
提供多种检索策略，包括预定义查询和API集成
支持与IRCoT集成，实现互补性能提升
提供详细的环境设置和使用指南，方便用户快速上手
包含所有必要的数据和脚本，以复现论文中的实验结果
使用教程
创建conda环境并安装依赖
设置数据集，按照指定格式准备检索语料库和查询文件
通过LangChain集成不同的在线或离线大型语言模型
执行索引过程，为检索语料库创建索引
运行检索，使用HippoRAG进行在线检索或集成到API中
复现论文中的实验，验证HippoRAG的性能和效果
