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FlexRAG

AI工具9個月前發布 AI工具集
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FlexRAG – 中科院推出的高性能多模態 RAG 框架

FlexRAG是什么

FlexRAG 是一種創新的檢索增強生成(RAG)框架,旨在克服傳統 RAG 系統在處理長上下文時所面臨的高計算成本與生成質量不足的問題。通過將檢索到的上下文信息壓縮為緊湊的嵌入表示,FlexRAG 顯著降低了計算負擔,其核心組件包括壓縮編碼器和選擇性壓縮機制。前者負責將長上下文轉換為固定尺寸的嵌入,而后者則通過評估信息的重要性來優先保留關鍵內容。這一設計不僅提升了生成模型的性能,還支持靈活的壓縮比以及多模態數據的處理。

FlexRAG

FlexRAG的主要功能

  • 多模態RAG: FlexRAG 支持多種數據模態,為不同類型的數據應用提供了廣泛的可能性。
  • 多數據類型支持: FlexRAG 能夠處理多樣的數據格式,包括文本(如 CSV、JSONL)、圖像、文檔和網頁等,靈活應對各種數據源。
  • 統一配置管理: 基于 Python 的 dataclass 和 hydra-core,FlexRAG 提供統一的配置管理,使 RAG 流程的設置變得更加簡便。
  • 上下文壓縮:通過壓縮編碼器,FlexRAG 將長上下文信息轉化為緊湊的嵌入表示,從而減少了計算負擔,實現了對大量數據的高效處理。
  • 多種檢索器支持:FlexRAG 支持多種檢索器類型,包括稀疏檢索器、密集檢索器、網絡檢索器以及多模態檢索器,確保其在不同數據類型和應用場景中的靈活性。
  • 提示微調:通過學習軟提示(soft-prompt),FlexRAG 能夠提升下游任務的表現,使模型更好地適應特定的任務需求。

FlexRAG的技術原理

  • 壓縮編碼器
    • 信息提取與數據壓縮:壓縮編碼器是 FlexRAG 的核心組成部分,負責將檢索的長上下文信息轉化為緊湊的嵌入表示。它通過提取關鍵信息與特征,將不同長度的上下文信息轉換為固定尺寸的嵌入,進而減輕下游模型的輸入負擔,提高計算效率。
    • 實現機制:FlexRAG 采用特定的訓練策略,使壓縮編碼器能夠識別出哪些信息最為重要,從而在壓縮過程中優先保留這些關鍵信息。
  • 選擇性壓縮機制
    • 重要性評估與動態調整:該機制通過評估不同上下文信息的重要性,優先保留對生成最為關鍵的信息,允許根據具體任務的需求動態調整保留的上下文信息,使壓縮過程更加靈活。
    • 壓縮比分配:為了實現壓縮效果與信息保留之間的平衡,FlexRAG 根據重要性評估對上下文進行分組,并為各組分配不同的壓縮比。
  • 雙階段訓練工作流
    • 預訓練與微調:FlexRAG 的訓練分為預訓練和微調兩個階段。預訓練階段在大規模數據集上進行,以建立模型的基本語言理解和生成能力;微調階段則針對特定任務的數據集進行,以優化模型在特定任務上的表現。

FlexRAG的項目地址

FlexRAG的應用場景

  • 開放域問答:在面對未知領域的復雜問題時,FlexRAG 通過檢索相關知識庫中的信息來生成準確且詳細的答案。
  • 對話系統:在多輪對話中,FlexRAG 能夠根據歷史對話內容檢索相關信息,生成連貫且富有深度的回應。
  • 文檔摘要與生成:基于知識庫中的信息,FlexRAG 能更好地提煉和整合文檔的關鍵信息,生成高質量的摘要。
  • 知識密集型任務:在需要大量背景知識的任務中,如自然語言推理和文本分類,FlexRAG 可以通過檢索外部知識來提升模型的準確性和可靠性。
  • 多模態內容處理:FlexRAG 支持多種數據類型的集成,包括文本、圖像和文檔,適用于多模態內容的生成和處理。
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