LongRAG

LongRAG官网

LongRAG是一个基于大型语言模型（LLM）的双视角、鲁棒的检索增强型生成系统范式，旨在增强对复杂长文本知识的理解和检索能力。该模型特别适用于长文本问答（LCQA），能够处理全局信息和事实细节。产品背景信息显示，LongRAG通过结合检索和生成技术，提升了对长文本问答任务的性能，特别是在需要多跳推理的场景中。该模型是开源的，可以免费使用，主要面向研究者和开发者。

LongRAG是什么

LongRAG是一个开源的、基于大型语言模型的检索增强型生成系统，特别擅长处理长文本问答（LCQA）任务。它通过结合检索和生成技术，能够理解和处理包含大量信息的长文本，并进行多跳推理，最终给出准确的答案。不同于只能处理短文本的普通LLM，LongRAG能够应对更复杂、更长的上下文信息，使其在需要深入理解和推理的场景中表现出色。

LongRAG的主要功能

LongRAG的核心功能是长文本问答。它能够处理超出普通LLM处理长度限制的长文本，并从中提取关键信息来回答问题。其主要功能包括：双视角理解（全局和细节）、检索增强、多跳推理以及灵活的配置选项，使其能够适应不同的问答任务和数据集。此外，LongRAG还具备优秀的性能，在多个公开数据集上都取得了不错的结果。

如何使用LongRAG

LongRAG的使用流程大致分为以下几个步骤：
1. **安装依赖：** 使用pip安装requirements.txt中列出的所有依赖库。
2. **数据准备：** 下载并预处理所需的训练和评估数据集，使其符合LongRAG的要求。
3. **构建数据集：** 运行gen_instruction.py和gen_index.py脚本，构建用于监督微调(SFT)和检索的数据。
4. **模型训练：** 下载LLaMA-Factory，将构建好的数据放入其数据目录，修改dataset_info.json文件，然后运行sft.sh脚本开始模型微调。
5. **模型评估：** 在src目录下运行main.py脚本进行推理和评估，并根据需要调整参数配置。
6. **结果分析：** 评估结果会保存在log目录中，用户可以根据这些结果分析模型的性能。

LongRAG的产品价格

LongRAG是完全开源免费的，任何研究者和开发者都可以免费使用和修改其代码。

LongRAG的常见问题

LongRAG支持哪些类型的长文本？ LongRAG支持多种类型的长文本，包括但不限于维基百科文章、新闻报道、书籍章节等，只要能够转换成文本格式即可。

LongRAG的训练需要多大的计算资源？ LongRAG的训练对计算资源有较高要求，具体取决于数据集的大小和模型的复杂度。建议使用具有强大GPU的服务器进行训练。

如果我的数据集与LongRAG提供的示例数据集格式不同，该如何处理？ 需要根据LongRAG的数据处理脚本，修改代码以适应你自己的数据集格式。LongRAG的代码具有较好的可扩展性，可以根据实际需求进行调整。

LongRAG官网入口网址

https://github.com/QingFei1/LongRAG

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