RAG-FiT 开源项目使用教程

RAG-FiT 开源项目使用教程

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. 项目介绍

RAG-FiT（Retrieval Augmented Generation Fine-Tuning）是一个开源库，旨在通过微调特别创建的RAG增强数据集来提高大型语言模型（LLMs）使用外部信息的能力。该库不仅能够帮助创建训练数据，还支持使用参数高效微调（PEFT）轻松训练模型，并能够帮助用户使用各种RAG特定指标来衡量性能提升。RAG-FiT库模块化设计，工作流程可以通过配置文件进行自定义。

2. 项目快速启动

首先，需要克隆项目并安装必要的依赖项：

git clone https://github.com/IntelLabs/RAG-FiT.git
cd RAG-FiT
pip install -e .  # 安装基本依赖
pip install -e .[haystack]  # 可选：安装Haystack相关依赖
pip install -e .[deepeval]  # 可选：安装DeepEval相关依赖

接下来，可以通过以下脚本运行不同的模块：

• 数据处理：python processing.py --config configs/paper --config-name processing-asqa-retrieval
• 模型训练：python training.py --config configs/paper --config-name training-asqa
• 模型推理：python inference.py --config configs/paper --config-name inference-asqa
• 模型评估：python evaluation.py --config configs/paper --config-name evaluation-asqa

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

RAG-FiT适用于需要结合外部信息进行文本生成的场景，例如：

• 问题回答系统
• 文本摘要
• 语义搜索

最佳实践

• 数据选择与过滤：根据任务需求选择合适的数据集，并使用RAG-FiT的数据处理模块进行预处理。
• 模型选择：选择适合任务的预训练模型，并使用RAG-FiT进行微调以适应特定任务。
• 评估指标：使用RAG-FiT的评估模块，根据任务选择合适的评估指标，如EM、F1、ROUGE等。

4. 典型生态项目

RAG-FiT可以与以下典型生态项目结合使用：

• Haystack：一个开源框架，提供用于构建搜索系统的工具和库。
• DeepEval：一个用于深度学习模型评估的工具包。

通过集成这些项目，可以构建更加复杂和功能丰富的文本处理系统。

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