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RAG-FiT

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RAG-FiT – 英特爾實驗室推出用于開發、增強大模型的開源RAG框架

RAG-FiT是什么

RAG-FiT(前稱RAG Foundry)是英特爾實驗室推出的開源框架,旨在通過微調(fine-tuning)來提升大型語言模型(LLMs)在檢索增強生成(RAG)任務中的表現。該框架采用模塊化設計,涵蓋數據創建、訓練、推理和評估四大核心功能模塊。RAG-FiT的目標是幫助用戶快速構建適用于RAG任務的數據集,運用參數高效微調(PEFT)技術優化模型,并通過多種RAG特定的評估指標來衡量模型表現。憑借其卓越的靈活性和擴展性,RAG-FiT支持從數據選擇、過濾到檢索和提示生成等一系列RAG應用,適用于問答系統、文本生成等多種場景。

RAG-FiT

RAG-FiT的主要功能

  • 數據創建與處理
    • 數據加載:可從Hugging Face Hub或本地源獲取數據集。
    • 數據預處理:涵蓋數據過濾、歸一化、聚合、信息檢索、模板化提示生成等處理步驟。
    • 數據保存:處理后的數據以一致性格式保存,便于后續的訓練與推理使用。
    • 靈活的處理流程:支持全局和局部操作,提供靈活的數據處理選擇。
  • 訓練
    • 參數高效微調(PEFT):采用LoRA等技術進行高效微調。
    • 訓練配置:支持自定義的學習率、優化器及批量大小等訓練參數設置。
    • 模型推送:訓練完成后,模型可便捷推送至Hugging Face Hub。
  • 推理
    • 生成預測:基于處理過的數據集生成預測結果。
    • 批量推理:支持對多個輸入進行批量處理,提升運算效率。
  • 評估
    • 多維度評估:支持多種評估指標,如EM、F1、ROUGE、BERTScore等。
    • 自定義評估:用戶可輕松實現個性化評估指標。
    • 全局與局部評估:支持對單個樣本及整個數據集進行評估。

RAG-FiT的技術原理

  • 檢索增強
    • 檢索機制:通過檢索工具從外部知識庫中獲取與輸入問題相關的上下文信息,支持多種檢索系統(如Haystack、Qdrant)。
    • 上下文注入:將檢索到的上下文信息整合到LLMs的輸入中,從而幫助模型更好地理解問題背景,生成更準確的回答。
  • 模塊化設計
    • 數據處理模塊:負責數據的加載、預處理和保存,支持多種數據源。
    • 訓練模塊:利用PEFT技術對模型進行微調,支持LoRA等高效訓練方式,訓練后的模型可保存或推送到Hugging Face Hub。
    • 推理模塊:在處理后的數據集上生成預測結果,并支持批量推理。
    • 評估模塊:提供豐富的評估指標,支持對生成結果的全面評估。
  • 配置驅動的工作流
    • Hydra配置工具:使用Hydra配置工具實現層次化配置,方便通過命令行覆蓋配置值,適合遠程作業運行。
    • 配置文件:每個模塊都有默認配置文件,用戶可基于此文件或命令行參數自定義工作流。
  • 實驗與評估
    • 實驗環境:提供一個全面的實驗環境,支持快速原型開發以及多種RAG技術的實驗。
    • 多維度評估:評估模塊不僅能夠評估生成結果的準確性,還能評判檢索結果的相關性和生成內容的忠實性與相關性。

RAG-FiT的項目地址

RAG-FiT的應用場景

  • 問答系統:通過檢索外部知識庫來增強語言模型,為用戶提供準確且相關的答案,尤其在醫學、法律等領域表現突出。
  • 文本生成:結合最新的背景信息生成高質量文本,如新聞報道和創意寫作,提升內容的準確性和時效性。
  • 知識圖譜增強:從知識圖譜中檢索實體和關系,生成與圖譜一致的文本,從而提高知識表示的準確性和可解釋性。
  • 多語言生成:跨語言檢索知識庫以生成多語言文本,滿足多語言環境下的內容生成需求。
  • 文檔摘要:檢索文檔中的關鍵信息以生成摘要,提高摘要的準確性和信息覆蓋率,適用于科研和商業領域。
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