論文の概要: FlexRAG: A Flexible and Comprehensive Framework for Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12494v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 13:16:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:46.388998
• Title: FlexRAG: A Flexible and Comprehensive Framework for Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: FlexRAG: Retrieval-Augmented Generationのためのフレキシブルで包括的なフレームワーク
• Authors: Zhuocheng Zhang, Yang Feng, Min Zhang,
• Abstract要約: RAGは現代の大規模言語モデルアプリケーションにおいて重要な役割を担い、多くの既存のフレームワークが幅広い機能を提供している。 アルゴリズムの複製と共有の難しさなど,これらのフレームワークにおけるいくつかの永続的な課題を特定してきた。 これらの制限に対処するために、研究とプロトタイプ用に特別に設計されたオープンソースフレームワークである textbfFlexRAG を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.01783076521377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) plays a pivotal role in modern large language model applications, with numerous existing frameworks offering a wide range of functionalities to facilitate the development of RAG systems. However, we have identified several persistent challenges in these frameworks, including difficulties in algorithm reproduction and sharing, lack of new techniques, and high system overhead. To address these limitations, we introduce \textbf{FlexRAG}, an open-source framework specifically designed for research and prototyping. FlexRAG supports text-based, multimodal, and network-based RAG, providing comprehensive lifecycle support alongside efficient asynchronous processing and persistent caching capabilities. By offering a robust and flexible solution, FlexRAG enables researchers to rapidly develop, deploy, and share advanced RAG systems. Our toolkit and resources are available at \href{https://github.com/ictnlp/FlexRAG}{https://github.com/ictnlp/FlexRAG}.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、現代の大規模言語モデルアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 しかし、アルゴリズムの複製と共有の難しさ、新しいテクニックの欠如、システムオーバーヘッドの増大など、これらのフレームワークにおけるいくつかの永続的な課題を特定した。 これらの制限に対処するために、研究とプロトタイプ用に特別に設計されたオープンソースのフレームワークである \textbf{FlexRAG} を紹介します。 FlexRAGはテキストベース、マルチモーダル、ネットワークベースのRAGをサポートし、効率的な非同期処理と永続的なキャッシュ機能とともに包括的なライフサイクルサポートを提供する。 堅牢で柔軟なソリューションを提供することで、FlexRAGは研究者が先進的なRAGシステムを迅速に開発、デプロイ、共有することができる。 私たちのツールキットとリソースは、 \href{https://github.com/ictnlp/FlexRAG}{https://github.com/ictnlp/FlexRAG}で利用可能です。

関連論文リスト

• UltraRAG: A Modular and Automated Toolkit for Adaptive Retrieval-Augmented Generation [64.79921229760332]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、下流タスクにおける大規模言語モデル(LLM)の性能を大幅に向上させる。 既存のRAGツールキットは、特定のアプリケーションシナリオに適した知識適応をサポートしていない。 ワークフロー全体を通して知識適応を自動化するRAGツールキットであるUltraRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-31T03:49:49Z)
• RGL: A Graph-Centric, Modular Framework for Efficient Retrieval-Augmented Generation on Graphs [58.10503898336799]
  完全なRAGパイプラインをシームレスに統合するモジュラーフレームワークであるRAG-on-Graphs Library(RGL)を紹介した。 RGLは、さまざまなグラフフォーマットをサポートし、必須コンポーネントの最適化実装を統合することで、重要な課題に対処する。 評価の結果,RGLはプロトタイピングプロセスの高速化だけでなく,グラフベースRAGシステムの性能や適用性の向上も図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-25T03:21:48Z)
• Adapting to Non-Stationary Environments: Multi-Armed Bandit Enhanced Retrieval-Augmented Generation on Knowledge Graphs [23.357843519762483]
  近年の研究では、検索-拡張生成フレームワークと知識グラフを組み合わせることで、大規模言語モデルの推論能力を強力に向上することが示されている。 我々は多目的帯域拡張RAGフレームワークを導入し、多様な機能を持つ複数の検索手法をサポートする。 本手法は,定常環境下での最先端性能を達成しつつ,非定常環境でのベースライン手法を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T15:56:03Z)
• Lighter And Better: Towards Flexible Context Adaptation For Retrieval Augmented Generation [32.26885597587913]
  我々はFlexRAG(Flexible Context Adaptation for RAG)と呼ばれる新しいアプローチを導入する。 このアプローチでは、検索したコンテキストは、LLM(Large Language Models)によって符号化される前に、コンパクトな埋め込みに圧縮される。 FlexRAGの重要な特徴は柔軟性であり、多様な圧縮比を効果的にサポートし、重要なコンテキストを選択的に保存することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T03:25:36Z)
• MemoRAG: Boosting Long Context Processing with Global Memory-Enhanced Retrieval Augmentation [60.04380907045708]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、この問題に対処するための有望な戦略と考えられている。 我々は,グローバルメモリ拡張検索による新しいRAGフレームワークであるMemoRAGを提案する。 MemoRAGは、様々な長期コンテキスト評価タスクにおいて優れたパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T13:20:31Z)
• CodeRAG-Bench: Can Retrieval Augment Code Generation? [78.37076502395699]
  検索拡張生成を用いたコード生成の系統的,大規模な解析を行う。 まず、コード生成タスクの3つのカテゴリを含む総合的な評価ベンチマークであるCodeRAG-Benchをキュレートする。 CodeRAG-Bench上のトップパフォーマンスモデルについて、1つまたは複数のソースから検索したコンテキストを提供することにより検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T16:59:52Z)
• FlashRAG: A Modular Toolkit for Efficient Retrieval-Augmented Generation Research [70.6584488911715]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T12:12:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。