清華NLP開源RAG開箱即用框架，自動(dòng)適配知識(shí)庫(kù)無需糾結(jié)模型選型

一個(gè)框架解決從數(shù)據(jù)到模型全流程難題

原標(biāo)題：清華NLP開源RAG開箱即用框架，自動(dòng)適配知識(shí)庫(kù)無需糾結(jié)模型選型
文章來源：量子位
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：5091字

UltraRAG：簡(jiǎn)化RAG系統(tǒng)構(gòu)建的性框架

本文總結(jié)了清華大學(xué)THUNLP團(tuán)隊(duì)聯(lián)合其他機(jī)構(gòu)推出的UltraRAG框架，該框架旨在簡(jiǎn)化檢索增強(qiáng)生成 (RAG) 系統(tǒng)的構(gòu)建和優(yōu)化過程。UltraRAG 突破了傳統(tǒng)RAG系統(tǒng)開發(fā)的復(fù)雜性，為用戶提供了從數(shù)據(jù)到模型的全流程管理，并集成了多種創(chuàng)新技術(shù)，顯著提升了RAG系統(tǒng)的效率和性能。

1. UltraRAG的核心優(yōu)勢(shì)：極簡(jiǎn)與高效

UltraRAG 的核心優(yōu)勢(shì)在于其極簡(jiǎn)的WebUI和一鍵式操作。即使沒有編程經(jīng)驗(yàn)的用戶，也能輕松完成模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和評(píng)估。該框架內(nèi)置多種預(yù)設(shè)工作流，用戶可根據(jù)需求選擇最優(yōu)路徑，無需編寫繁瑣代碼。這極大降低了學(xué)習(xí)成本和開發(fā)周期，使RAG系統(tǒng)的構(gòu)建變得高效便捷，如同從“單反相機(jī)”到“卡片機(jī)”的轉(zhuǎn)變。

2. 數(shù)據(jù)構(gòu)建與模型微調(diào)的全面支持

UltraRAG 提供了從檢索模型到生成模型的全流程數(shù)據(jù)構(gòu)建方案，支持基于用戶導(dǎo)入的知識(shí)庫(kù)自動(dòng)生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，顯著提升場(chǎng)景問答的效果和適配效率。在模型微調(diào)方面，UltraRAG 提供了完備的訓(xùn)練腳本，支持Embedding模型訓(xùn)練及LLM的DPO/SFT微調(diào)，幫助用戶構(gòu)建更強(qiáng)大、更精準(zhǔn)的模型。

3. 穩(wěn)健的模型評(píng)估體系

UltraRAG 以自研的UltraRAG-Eval方法為核心，融合了多階段評(píng)估策略，顯著提升了模型評(píng)估的穩(wěn)健性。它覆蓋從檢索模型到生成模型的多維評(píng)估指標(biāo)，支持從整體到各環(huán)節(jié)的全面評(píng)估，確保模型性能在實(shí)際應(yīng)用中得到充分驗(yàn)證。

4. 內(nèi)置一系列創(chuàng)新技術(shù)

UltraRAG 內(nèi)置了一系列由THUNLP團(tuán)隊(duì)自研的創(chuàng)新技術(shù)，例如：

1. UltraRAG-KBAlign：提升大語(yǔ)言模型自適應(yīng)知識(shí)庫(kù)的能力，在多個(gè)實(shí)驗(yàn)中超越GPT-4。
2. UltraRAG-Embedding：出色的中英文檢索能力，性能超過BGE-M3。
3. UltraRAG-Vis：純視覺RAG Pipeline，避免了文檔解析造成的信息丟失，性能提升顯著。
4. UltraRAG-Adaptive-Note：動(dòng)態(tài)記憶管理和信息收集，提升復(fù)雜問答任務(wù)的解答質(zhì)量。
5. UltraRAG-DDR：基于可微調(diào)數(shù)據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)優(yōu)化RAG，性能提升7%以上。
6. UltraRAG-Eval：高效的RAG場(chǎng)景評(píng)測(cè)方案。

這些技術(shù)共同優(yōu)化了RAG系統(tǒng)中的知識(shí)適配、任務(wù)適應(yīng)和數(shù)據(jù)處理，提升了系統(tǒng)的智能性和高效性。

5. 模塊化設(shè)計(jì)與科研賦能

UltraRAG 的模塊化設(shè)計(jì)方便科研人員在多種場(chǎng)景下組合、快速迭代，助力科研探索與發(fā)展。它不僅是一個(gè)技術(shù)框架，更是一個(gè)科研人員和開發(fā)者的得力助手。

總之，UltraRAG 框架為RAG系統(tǒng)的構(gòu)建提供了極簡(jiǎn)高效的解決方案，其內(nèi)置的創(chuàng)新技術(shù)和模塊化設(shè)計(jì)使其成為構(gòu)建高性能RAG系統(tǒng)的理想選擇。 其GitHub地址為：https://github.com/OpenBMB/UltraRAG

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作者簡(jiǎn)介：追蹤人工智能新趨勢(shì)，關(guān)注科技行業(yè)新突破