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/2405.13576v2
Date: Mon, 24 Feb 2025 02:46:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-25 15:48:46.823691
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, Guanting Dong, Yuyao Zhang, Xinyu Yang, Chenghao Zhang, Tong Zhao, Zhao Yang, Zhicheng Dou, Ji-Rong Wen,
Abstract要約: 検索増強世代(RAG)は、かなりの研究関心を集めている。既存のRAGツールキットは、しばしば重くて柔軟であり、研究者のカスタマイズのニーズを満たすことができない。我々のツールキットは16の高度なRAGメソッドを実装し、38のベンチマークデータセットを収集し、整理した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 70.6584488911715
License:
Abstract: With the advent of large language models (LLMs) and multimodal large language models (MLLMs), the potential of retrieval-augmented generation (RAG) has attracted considerable research attention. Various novel algorithms and models have been introduced to enhance different aspects of RAG systems. However, the absence of a standardized framework for implementation, coupled with the inherently complex RAG process, makes it challenging and time-consuming for researchers to compare and evaluate these approaches in a consistent environment. Existing RAG toolkits, such as LangChain and LlamaIndex, while available, are often heavy and inflexibly, failing to meet the customization needs of researchers. In response to this challenge, we develop \ours{}, an efficient and modular open-source toolkit designed to assist researchers in reproducing and comparing existing RAG methods and developing their own algorithms within a unified framework. Our toolkit has implemented 16 advanced RAG methods and gathered and organized 38 benchmark datasets. It has various features, including a customizable modular framework, multimodal RAG capabilities, a 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）: 大規模言語モデル (LLMs) と多モーダル大規模言語モデル (MLLMs) の出現により, 検索強化世代 (RAG) の可能性が注目されている。 RAGシステムの様々な側面を強化するために、様々な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。既存のRAGツールキット、例えばLangChainやLlamaIndexは利用可能だが、しばしば重くて柔軟性に欠ける。この課題に対応するために,既存のRAG手法を再現・比較し,統一されたフレームワーク内で独自のアルゴリズムを開発する研究者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 \ours{} を開発した。我々のツールキットは16の高度なRAGメソッドを実装し、38のベンチマークデータセットを収集し、整理した。カスタマイズ可能なモジュール化フレームワーク、マルチモーダルRAG機能、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、さまざまな機能を備えている。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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