CMRC 2018 官方说明其数据来源于中文维基百科，训练集包含 10,142 个问题，开发集包含 3,219 个问题。([Hugging Face][1]) BGE 官方模型卡推荐使用 bge-small-zh-v1.5 作为中文 embedding 模型，并说明检索场景下 query 端可加 instruction 前缀。([Hugging Face][2]) 作为中文抽取式问答 ...

最近在开发智能文档搜索的工作中，我需要将各种文件转换为 Markdown 格式，然后通过向量化计算，把它们创建到向量数据库中，以便实现语义搜索文档的功能，同时结合 LLMs 和 RAG（Retrieval Augmented Generation）来获取与搜索目标相关的文档内容完成二次创作。

FlashRAG是一个用于复制和开发检索增强生成（RAG）研究的Python工具包。它包括32个预处理的基准RAG数据集、13种最先进的RAG算法，5大RAG组件，包括检索器、重排器、生成器、精炼器、评测器。借助FlashRAG和提供的资源，可以轻松地复制RAG领域的现有SOTA（最先进 ...

一个从零开始实现的 RAG (Retrieval Augmented Generation) 系统，不依赖现有的 RAG 框架。该项目旨在提供一个轻量级、可定制的知识库问答解决方案。 本项目是一个完全自主实现的 RAG 系统，通过将文档分块、向量化存储、相似度检索等核心功能模块化实现，使用户能够 ...