FlashRAG：5大组件、12种RAG技术、32个数据集的开源框架，比LangChain轻量！

FlashRAG是一个用于复制和开发检索增强生成（RAG）研究的Python工具包。它包括32个预处理的基准RAG数据集、13种最先进的RAG算法，5大RAG组件，包括检索器、重排器、生成器、精炼器、评测器。借助FlashRAG和提供的资源，可以轻松地复制RAG领域的现有SOTA（最先进）工作，或者实现自定义的RAG流程和组件，比LangChain和LlamaIndex轻量且易操作。

FlashRAG概览

12种RAG技术在三个数据集上进行的性能评估。优化组件表示该方法主要优化的组件，而流程表示对整个RAG过程的优化。带有∗标记的方法表示使用了经过训练的生成器。​

在不同检索文档数量和检索器数量下的标准RAG过程的结果。左图：使用三种不同检索器，检索不同数量文档，在六个数据集上的平均结果。右图：使用E5作为检索器，在六个数据集上的单独结果。

32个数据集总结。FlashRAG目前包含了不同任务的多种数据集。每个数据集的样本大小以及答案的知识来源被列出作为参考。"-"表示知识来源是常识。星号(∗)表示这个数据集的任务已经被修改以适应RAG场景。​

https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG
https://arxiv.org/pdf/2405.13576
FlashRAG: A Modular Toolkit for Efficient Retrieval-Augmented Generation Research

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