What is RAG-FiT?
RAG-FiT 是一個強大的函式庫，旨在透過微調大型語言模型 (LLM) 於檢索增強生成 (RAG) 數據集來提升其效能。如果您正在使用 LLM 並希望它們更好地利用外部資訊，RAG-FiT 提供了一種簡潔的方法來建立、訓練、評估和優化您的模型。無論您是進行原型設計、實驗還是部署，這個模組化框架都能簡化流程，使 RAG 技術更易於使用且更有效。
主要功能
? 自訂數據集建立：根據您的需求生成 RAG 增強數據集，包括數據檢索、提示建立和預處理。這些數據集以一致的、與模型無關的格式儲存，準備用於訓練或推論。
? 使用 PEFT 進行高效訓練：使用參數高效微調 (PEFT) 來更快、更節省資源地訓練您的模型。輕鬆將訓練好的模型推送到 Hugging Face Hub 以進行分享或部署。
? 彈性推論：無論您使用的是微調模型還是未訓練模型，都可以使用增強數據集生成預測。測試多種組態以找到最適合您用例的方案。
? 全面評估：使用 EM、F1、ROUGE、BERTScore 等指標衡量模型效能。可自訂的指標讓您可以評估檢索結果、推理、引用和其他超出簡單文字輸出的功能。
使用案例
學術研究：快速建立不同 RAG 組態的實驗原型，以研究 LLM 如何整合外部資訊。
企業解決方案：透過微調模型以檢索和生成基於您公司知識庫的回應，來優化客戶支援聊天機器人。
內容創作：透過整合 RAG 技術來增強內容生成工具，確保輸出的準確性和上下文相關性。
為何選擇 RAG-FiT？
RAG-FiT 以其模組化和易用性而脫穎而出。透過可配置的工作流程和對自訂的支持，它旨在無縫地融入您現有的流程。它與 Hugging Face 和 Hydra 等工具的整合，使其成為研究人員和開發人員的通用選擇。
常見問題
問：我需要成為 RAG 技術專家才能使用 RAG-FiT 嗎？
答：完全不需要！RAG-FiT 使用預設組態和模組化工作流程簡化了流程，即使您不熟悉 RAG 也能輕鬆使用。
問：我可以將 RAG-FiT 與任何 LLM 一起使用嗎？
答：是的，RAG-FiT 與模型無關，因此您可以微調和評估您選擇的任何 LLM。
問：我該如何開始？
答：複製儲存庫，安裝函式庫，並遵循 PubmedQA 教程以獲得快速且完整的範例。
結論
RAG-FiT 是您使用 RAG 技術增強 LLM 的首選框架。從數據集建立到評估，它提供您建立更準確、更具上下文意識模型所需的工具。準備好提升您的 LLM 嗎？立即深入了解 RAG-FiT，親自體驗其差異。
More information on RAG-FiT
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
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<5k
Tech used
Fastly,Google Fonts,Jekyll,GitHub Pages,Gzip,JSON Schema,OpenGraph,Varnish
RAG-FiT was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-07.
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