#139 · 主分类： 知识库与企业搜索
RAG-FiT
通过微调增强LLM在RAG任务中的框架。
项目最后更新：06/08/26
GitHub Stars
768
Forks数量
61
贡献者数量
5
许可证
Apache-2.0
收录理由
检索增强系统通常把通用大模型和检索管线拼在一起，但模型往往不熟悉你那条管线里具体的检索、排序和提示词约定。RAG-FiT 的思路是，先按你自己的 RAG 配置生成训练数据，再对模型做微调，让它学会你的工作模式，而不是套用通用套路。这个库覆盖了完整流程：从你选定的检索技术出发构造增强训练集，用参数高效微调方法训练，再用 RAGAS、BERTScore 这类面向 RAG 的指标评估效果。因为整个流程是模块化的，配置都写在文件里，想换检索方式或提示模板时不用改代码，直接调配置就能跑实验。对想在不从头搭建训练体系的前提下，让现有模型给出更贴合资料、更准确的回答的团队来说，这套工具能省下不少功夫。
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