RAG-FiT开源项目安装与配置指南

RAG-FiT开源项目安装与配置指南

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. 项目基础介绍

RAG-FiT是一个旨在增强大型语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）能力的框架。它通过在专门创建的RAG增强数据集上进行微调，提高模型使用外部信息的能力。该框架提供创建训练数据集、训练模型、生成预测以及评估模型性能的功能。项目主要用于自然语言处理（NLP）和信息检索领域。

主要的编程语言：Python

2. 关键技术和框架

• Hydra：配置工具，用于管理和覆盖配置。
• Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)：一种高效的模型训练方法。
• Transformers：用于构建和训练机器学习模型的库，基于BERT等模型。
• RAG (Retrieval Augmented Generation)：一种结合信息检索和文本生成的技术。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Python 3.6 或更高版本
• pip（Python 包管理器）

安装步骤

1. 克隆项目到本地：

git clone https://github.com/IntelLabs/RAG-FiT.git
cd RAG-FiT

2. 安装项目依赖：

pip install -e .

如果需要安装可选的包，可以执行以下命令：

pip install -e .[haystack]
pip install -e .[deepeval]

3. 配置项目：

项目使用Hydra配置工具，配置文件存放在configs文件夹中。根据需要可以选择不同的配置文件。例如，运行数据处理脚本时，可以使用以下命令：

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

如果需要覆盖配置文件中的某些参数，可以在命令中指定：

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

请根据实际需求调整参数和配置。

通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置RAG-FiT项目。接下来，您可以按照项目的文档进行进一步的操作，如数据集创建、模型训练、预测生成和性能评估。

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