RAG-FiT开源项目教程

RAG-FiT开源项目教程

RAG-FiT Framework for enhancing LLMs for RAG tasks using fine-tuning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAG-FiT

1. 项目的目录结构及介绍

RAG-FiT项目的主要目录结构如下：

• assets/: 存放项目相关的资源文件。
• configs/: 包含项目的配置文件，用于自定义不同模块的行为。
• docs/: 项目文档，包括项目描述和如何使用等信息。
• ragfit/: 核心代码库，包含数据处理、训练、推理和评估模块。
• .gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目使用的Apache-2.0许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• evaluation.py: 评估模块的脚本。
• inference.py: 推理模块的脚本。
• mkdocs.yml: MkDocs配置文件，用于生成文档。
• processing.py: 处理模块的脚本。
• pyproject.toml: Python项目配置文件。
• ruff.toml: Ruff代码风格检查配置文件。
• training.py: 训练模块的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

RAG-FiT项目的启动主要依赖于四个脚本文件：

• processing.py: 用于创建和预处理数据集，为训练和推理准备数据。
• training.py: 用于模型训练，使用参数高效微调（PEFT）方法训练模型。
• inference.py: 用于生成预测结果，可以使用训练过的或未训练的大型语言模型。
• evaluation.py: 用于在推理结果上运行评估，可以自定义和使用多种评估指标。

每个脚本都可以通过命令行界面（CLI）接受不同的选项和配置文件来运行。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于configs/目录中，用于定义和修改模块的行为。通过使用Hydra配置工具，可以轻松地覆盖配置文件中的值，并支持在CLI中分层配置。

配置文件通常按照以下格式：

• -cp: 指定配置文件路径。
• -cn: 指定配置文件名称。

例如，运行处理模块时可以使用以下命令：

python processing -cp configs/paper -cn processing-asqa-retrieval

此外，还可以单独覆盖配置文件中的关键字，如下所示：

python processing -cp configs/paper -cn processing-asqa-retrieval \
output_path=/store/data/here \
cache=true

通过这种方式，用户可以根据需要自定义项目的配置，以适应不同的实验和任务需求。

RAG-FiT Framework for enhancing LLMs for RAG tasks using fine-tuning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAG-FiT