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。

1. 为什么要提出 RARE? 问答（QA，Question Answering）系统的目的以自然语言提出的问题生成答案，其涵盖的领域和类型极为广泛，从开放领域的 QA到更为专业的领域，比如医疗QA。 医疗 QA 要求模型能够掌握复杂的医学知识、解读临床场景，并选出正确且符合上下文的 ...

本文为TuGraph团队联合北京大学、浙江大学、中国人民大学、罗格斯大学的研究成果《Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey》论文解读。 导读：最近，在无需重新训练的情况下，检索增强生成（RAG）成功应对了大语言模型所面临的诸多挑战，取得了显著成功。

本文作者设计了一个通用的开源RAG框架，以兼容未来多样化的基础研究建设和工程化应用诉求。 检索增强生成（RAG：Retrieval Augmented Generation）技术旨在把信息检索与大模型结合，以缓解大模型推理“幻觉”的问题。近来关于RAG的研究如火如荼，支持RAG的开源框架 ...

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 ...