RAG-Retrieval
R
RAG Retrieval
簡介 :
RAG-Retrieval是一個全鏈路的RAG檢索微調和推理框架,支持多種RAG Reranker模型的推理,包括向量模型、遲交互式模型和交互式模型。它提供了一個輕量級的Python庫,使得用戶能夠以統一的方式調用不同的RAG排序模型,簡化了排序模型的使用和部署。
需求人群 :
["適用於需要高效檢索和排序模型的開發者和數據科學家","適合在自然語言處理和信息檢索領域的研究和應用","適合希望簡化模型部署和推理流程的團隊和個人"]
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 52.4K
使用場景
在搜索引擎中對搜索結果進行排序,提高檢索相關性
在推薦系統中對推薦列表進行優化,提升用戶體驗
在問答系統中對候選答案進行排序,提供更準確的回答
產品特色
支持多種排序模型,如Cross Encoder Reranker和LLM Reranker
對長文檔友好,支持最大長度截斷和切分取最大分值的處理邏輯
易於擴展,新排序模型的集成只需繼承basereranker並實現特定函數
提供了統一的接口,簡化了不同模型的推理過程
支持微調任意開源的RAG檢索模型
提供了詳細的使用教程和測試案例,方便用戶學習和對齊原有推理框架
使用教程
步驟1:訪問RAG-Retrieval的GitHub頁面並下載代碼
步驟2:根據系統環境手動安裝與本地CUDA版本兼容的torch
步驟3:通過pip安裝rag-retrieval庫
步驟4:根據需要選擇並配置支持的Reranker模型
步驟5:使用rag-retrieval庫進行模型的推理或微調
步驟6:根據提供的測試案例驗證模型性能
步驟7:集成到具體應用中,進行實際的檢索和排序任務
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