大模型 | 一个全面、先进、公平且模块化的开源RAG框架

两个关键问题限制了 RAG 的发展：

• 新型 RAG 算法之间缺乏全面和公平的比较。
• 像 LlamaIndex 和 LangChain 这样的开源工具使用了高级抽象，这导致了透明度的缺失，并限制了开发新算法和评估指标的能力。

RAGLAB： 是一个模块化的开源库。RAGLAB 复现了 6 种先进的算法，并为研究 RAG 算法提供了一个全面的生态系统。利用 RAGLAB，对 10 个基准上的 6 种 RAG 算法进行了公平比较。有了 RAGLAB，研究人员可以高效地比较各种算法的性能并开发新算法。

不同 RAG 库和框架的比较。公平比较指的是在评估过程中对所有基本组件进行对齐，包括随机种子、生成器、检索器和指令。数据收集器指的是能够收集或生成训练和测试数据的能力，无论是通过从现有的原始数据集中抽样，还是通过使用LLM构建标记数据。

RAGLAB提供了一个模块化的架构，允许用户轻松地替换和扩展算法的各个组成部分，包括检索器（retriever）、生成器（generator）和指令（instruction）。

RAGLAB 框架的架构和组件

• 检索器（Retriever）： 集成了基于BERT的模型，如Contriever和ColBERT，提供了统一的查询接口和客户端-服务器架构，以及检索缓存机制。
• 语料库（Corpus）： 提供预处理的Wikipedia语料库，包括2018年和2023年的版本，以及对应的索引和嵌入。
• 生成器（Generator）： 集成了Huggingface Transformers和VLLM，支持量化和低秩适应（LoRA）技术，允许使用大型模型。
• 指令实验室（Instruction Lab）： 包含系统指令、任务指令和算法指令，允许用户自定义和组合指令。
• 训练器（Trainer）： 集成了Accelerate和DeepSpeed库，支持模型的微调，包括LoRA和量化LoRA技术。
• 数据集和度量（Dataset and Metric）： 收集了10个广泛使用的基准数据集，覆盖五种不同的任务类型，并提供了灵活的数据适配机制和多种评估指标

RAGLAB进行了全面的实验，使用不同的基础模型作为生成器，同时保持其他基本组件的一致性，以促进不同高级RAG算法之间的公平比较。

一个使用 RAGLAB 来复现 Self-RAG 算法的脚本

分析了使用不同基础模型的RAG算法（Naive RAG、RRR 、ITER-RETGEN、Self-Ask、Active RAG、Self-RAG）在多个基准上的性能，发现Self-RAG算法在使用特定生成器时显著优于其他算法。

不同算法的指令

Naive RAG
# read process insruction
"### Instruction:\n {task_instrucion} \n## Input:\n\n{query}\n\n Now, based on the following passages
and your knowledge, please answer the question more succinctly and professionally. ### Background
Knowledge:\n {passages} \n\n### Response:\n" 

RRR
# rewrite process instruction
"Provide a better search query for Wikipedia to answer the given question, end the query with '**'. \n\n
Question: Ezzard Charles was a world champion in which sport? \n\n Query: Ezzard Charles
champion** \n\n Question: What is the correct name of laughing gas? \n\n Query: laughing gas
name** \n\n Question: {query} \n\n Query: " # read process insruction
"### Instruction:\n {task_instrucion} \n## Input:\n\n{query}\n\n Now, based on the following passages
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Knowledge:\n {passages} \n\n### Response:\n"

ITER-RETGEN
# read process insruction
"### Instruction:\n {task_instrucion} \n## Input:\n\n{query}\n\n Now, based on the following passages
and your knowledge, please answer the question more succinctly and professionally. ### Background
Knowledge:\n {passages} \n\n### Response:\n" 

Self ASK
# follow up question instruction
"Question: When does monsoon season end in the state the area code 575 is located? Are follow up
questions needed here: Yes. Follow up: Which state is the area code 575 located in? Intermediate
answer: The area code 575 is located in New Mexico. Follow up: When does monsoon season end in
New Mexico? Intermediate answer: Monsoon season in New Mexico typically ends in mid-September. So the final answer is: mid-September. \n{query} Are follow up questions needed here:" # read process insruction
"### Instruction:\n {task_instrucion} \n## Input:\n\n{query}\n\n Now, based on the following passages
and your knowledge, please answer the question more succinctly and professionally. ### Background
Knowledge:\n {passages} \n\n### Response:\n" 

Active RAG
# read process insruction
"### Instruction:\n {task_instrucion} \n## Input:\n\n{query}\n\n Now, based on the following passages
and your knowledge, please answer the question more succinctly and professionally. ### Background
Knowledge:\n {passages} \n\n### Response:\n"

RAGLAB 系统用户评估问卷

RAGLAB: A Modular and Research-Oriented Unified Framework for Retrieval-Augmented Generation
https://arxiv.org/pdf/2408.11381
https://github.com/fate-ubw/RAGLab