使用场景
研究人员使用RAGLAB复现了最新的RAG算法，验证了其性能。
开发者利用RAGLAB的交互模式，快速理解并改进了检索增强生成算法。
教育机构将RAGLAB作为教学工具，帮助学生理解检索增强生成的工作原理。
产品特色
支持从数据收集、训练到自动评估的完整RAG流程
复现6种最先进的RAG算法，框架易于扩展，便于开发新算法
提供交互模式和评估模式，交互模式适合快速理解算法，评估模式适合复现论文结果和科学研究
为6种算法提供跨5种任务类型和10个数据集的基准结果，作为公平比较平台
提供本地API，支持并行访问和缓存，平均延迟小于1秒
兼容70B+模型、VLLM和量化技术
提供可定制的指令模板，适用于各种RAG场景
使用教程
克隆RAGLAB仓库到本地
根据提供的yml文件创建环境
手动安装必要的依赖库
下载并设置所需的模型
运行RAGLAB的交互模式，体验不同算法
下载并准备所需的数据，以复现论文结果
根据需要修改配置文件中的路径设置
启动ColBERT服务器并测试其响应
使用自动GPU调度器运行多个实验脚本
