

Minirag
簡介 :
MiniRAG是一個針對小型語言模型設計的檢索增強生成系統,旨在簡化RAG流程並提高效率。它通過語義感知的異構圖索引機制和輕量級的拓撲增強檢索方法,解決了小型模型在傳統RAG框架中性能受限的問題。該模型在資源受限的場景下具有顯著優勢,如在移動設備或邊緣計算環境中。MiniRAG的開源特性也使其易於被開發者社區接受和改進。
需求人群 :
目標受眾主要是自然語言處理領域的研究人員、開發者以及對輕量級RAG系統感興趣的學術界和工業界人士。對於那些希望在資源受限的環境中部署RAG系統,或者需要快速原型開發和實驗的團隊來說,MiniRAG是一個理想的選擇。
使用場景
在移動設備上部署RAG系統,為用戶提供快速準確的問答服務。
在邊緣計算環境中,利用MiniRAG進行即時文本生成任務,如自動摘要、內容創作等。
學術研究中,作為輕量級RAG系統的基準模型,進行算法優化和性能評估。
產品特色
提供異構圖索引機制,結合文本塊和命名實體,減少對複雜語義理解的依賴。
採用輕量級拓撲增強檢索方法,利用圖結構進行高效知識發現,無需高級語言能力。
在使用小型語言模型時,仍能實現與大型語言模型相當的性能。
僅需25%的存儲空間,大大降低了部署成本。
提供了一個全面的基準數據集LiHua-World,用於評估輕量級RAG系統在真實設備場景下的性能。
支持從源代碼安裝和通過PyPI安裝,方便開發者快速上手。
代碼結構清晰,易於理解和擴展,便於開發者進行二次開發。
使用教程
1. 從GitHub克隆MiniRAG倉庫到本地。
2. 通過命令`pip install -e .`從源代碼安裝MiniRAG,或通過`pip install lightrag-hku`從PyPI安裝。
3. 下載所需的LiHua-World數據集,並將其放置在`./dataset/LiHua-World/data/`目錄下。
4. 使用`python ./reproduce/Step_0_index.py`命令對數據集進行索引。
5. 運行`python ./reproduce/Step_1_QA.py`進行問答任務,或使用`main.py`中的代碼初始化MiniRAG。
6. 根據需要調整參數和配置,進行模型訓練和優化。
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