Fugu-MT 論文翻訳(概要): FlashRAG: A Modular Toolkit for Efficient Retrieval-Augmented Generation Research

論文の概要: FlashRAG: A Modular Toolkit for Efficient Retrieval-Augmented Generation Research

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13576v1
Date: Wed, 22 May 2024 12:12:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-25 00:14:28.053264
Title: FlashRAG: A Modular Toolkit for Efficient Retrieval-Augmented Generation Research
Title（参考訳）: FlashRAG: 効率的に検索可能な次世代研究のためのモジュールツールキット
Authors: Jiajie Jin, Yutao Zhu, Xinyu Yang, Chenghao Zhang, Zhicheng Dou,
Abstract要約: FlashRAGは、研究者が既存のRAGメソッドを再現し、統一されたフレームワーク内で独自のRAGアルゴリズムを開発するのを支援するために設計された、効率的でモジュール化されたオープンソースツールキットである。私たちのツールキットには、カスタマイズ可能なモジュラーフレームワーク、実装済みRAGワークの豊富なコレクション、包括的なデータセット、効率的な補助的な前処理スクリプト、広範囲で標準的な評価指標など、さまざまな機能があります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.820100519805486
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With the advent of Large Language Models (LLMs), the potential of Retrieval Augmented Generation (RAG) techniques have garnered considerable research attention. Numerous novel algorithms and models have been introduced to enhance various aspects of RAG systems. However, the absence of a standardized framework for implementation, coupled with the inherently intricate RAG process, makes it challenging and time-consuming for researchers to compare and evaluate these approaches in a consistent environment. Existing RAG toolkits like LangChain and LlamaIndex, while available, are often heavy and unwieldy, failing to meet the personalized needs of researchers. In response to this challenge, we propose FlashRAG, an efficient and modular open-source toolkit designed to assist researchers in reproducing existing RAG methods and in developing their own RAG algorithms within a unified framework. Our toolkit implements 12 advanced RAG methods and has gathered and organized 32 benchmark datasets. Our toolkit has various features, including customizable modular framework, rich collection of pre-implemented RAG works, comprehensive datasets, efficient auxiliary pre-processing scripts, and extensive and standard evaluation metrics. Our toolkit and resources are available at https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG.
Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の出現により、検索型拡張生成(RAG)技術の可能性はかなりの研究が注目されている。 RAGシステムの様々な側面を強化するために、多くの新しいアルゴリズムとモデルが導入されている。しかしながら、実装のための標準化されたフレームワークがないことは、本質的に複雑なRAGプロセスと相まって、研究者がこれらのアプローチを一貫した環境で比較し評価することは困難で時間がかかる。 LangChainやLlamaIndexのような既存のRAGツールキットは利用可能だが、しばしば重くて扱いにくいため、研究者のパーソナライズされたニーズを満たすことができない。この課題に対して,既存のRAG手法の再現や,統一されたフレームワーク内で独自のRAGアルゴリズムの開発を支援するために設計された,効率的でモジュール化されたオープンソースツールキットであるFlashRAGを提案する。我々のツールキットは、12の高度なRAGメソッドを実装し、32のベンチマークデータセットを収集し、整理した。私たちのツールキットには、カスタマイズ可能なモジュラーフレームワーク、実装済みRAGワークの豊富なコレクション、包括的なデータセット、効率的な補助的な前処理スクリプト、広範囲で標準的な評価指標など、さまざまな機能があります。ツールキットとリソースはhttps://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG.comで公開されています。

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