RAG-FiT指的是什么？
Intel实验室开发了名为RAG-FiT（原名RAG Foundry）的开源平台，专注于通过微调技术提升大型语言模型在检索增强生成任务中的性能表现。该框架采用了模块化设计思路，涵盖数据构建、训练流程、推理操作及效果评估等核心功能区域。借助于参数高效的微调方法，RAG-FiT能够使用户便捷地为特定的RAG应用场景定制数据集，并通过一系列专门针对RAG效能的标准来评价模型的质量。此外，此框架因其极高的灵活性和扩展能力而脱颖而出，可以覆盖从资料筛选、清洗到信息检索及提示词生成等全方面的应用需求，在问答系统以及文本创作等多个领域有着广泛应用前景。
RAG-FiT的核心特性
- 数据的生成及管理需要提供具体的内容来进行伪原创改写。没有给出具体内容的情况下，无法完成此项请求。如果有特定的段落或句子，请提供给我，然后我能够帮助你以不同的方式进行重新表述，同时保持原意不变。
- 数据导入能够从Hugging Face Hub或者本地资源中导入数据集。
- 数据前期准备涵盖数据筛选、标准化处理、整合分析、资讯搜索以及模版式提示的自动生产等功能。
- 存储信息经过处理的数据被保存为统一的格式，以便于之后的培训与推断使用。
- 敏捷的处理程序提供全面的数据管理功能，包括整体数据的汇总与筛选，以及针对单一记录的查找和文本编辑服务。
- 锻炼由于提供的内容为空，没有具体文字可供改写。如果您有具体的段落或句子需要进行伪原创的处理，请提供相关内容，我将会根据您的要求来进行相应的修改和润色。
- 参数精简微调整（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）运用如LoRA之类的技术实现模型的高效微调整。
- 培训设置提供灵活设置包括学习率、优化算法及批次规模在内的多种训练参数的能力。
- 模型分发经过训练的模型可以上传至Hugging Face Hub。
- 推论由于提供的内容为空，没有具体的信息或文本供我进行伪原创改写。如果您能提供一段具体的文字或者信息，我会很乐意帮您完成这个需求。请再次尝试给出需要处理的原文本。
- 创建预报基于已处理的数据集创建预测 outcomes。
- 批量推断能够实现多组输入数据的批量化处理，从而提升工作效率。
- 评定由于提供的原文内容为空，这里无法进行伪原创的改写。如果您提供具体的文本内容，我很乐意帮您完成这项任务。
- 全方位评价提供对包括精确匹配（EM）、F1分数、ROUGE和BERTScore在内的多种评价标准的支持。
- 个性化评价用户可以轻易地完成个性化评价标准的设定。
- 整体及部分评价提供针对每一个样本的独立评价，并且能够对全部数据集合实施整体评测。
RAG-FiT的核心技术机制
- 提升搜索效能由于提供的内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果您提供一段具体的文字或信息，我就能帮助您完成这项任务了。
- 搜索机制利用搜索工具从外部分析数据库提取与提问有关的背景资料。这些工具有可能涵盖依赖于矢量的空间查找机制（例如Haystack、Qdrant），以及其他类型的搜索架构。
- 背景信息嵌入通过把查找到的相关背景资料融入LLMs的输入环节，能够辅助模型更加深入地把握问题的情境，进而产出更为精确且有理有据的回答。
- 分块式构造由于提供的原文内容为空，因此无法对其进行伪原创改写。如果您有具体的文本需要处理，请提供相关内容。
- 数据分析组件承担数据的导入、初步加工及存储任务，兼容各类数据来源，并提供高度可配置的数据操作路径。
- 培训单元采用PEFT技术对模型实施微调，并兼容如LoRA之类的高效训练手段。完成训练的模型可以被保存起来或者上传至Hugging Face Hub平台。
- 推断组件在对数据集进行处理后生成预测 outcomes，并且能够实现批量 inference。
- 评价组件：采用多样化的评价标准，确保能够从多个角度全面评判生成的结果。
- 由设置引导的操作流程由于提供的内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果有具体的段落或句子需要帮助，请提供详细信息。
- Hydra设置管理器通过运用Hydra配置工具来构建分层式的设置方案，并且能够利用命令行参数来替换已有的设定值，从而大大提升了对远程任务执行的支持效率。
- 设置文档每个部分都配备了预设的配置文档，用户可以根据这些文档或是通过命令行参数来自定义其操作流程。
- 测试与评价由于提供的内容为空，没有具体的信息或文本供我进行伪原创的改写。如果有具体的段落或者句子需要帮助，请提供详细信息。
- 测试设置创建一个全面覆盖整个过程的实验平台，旨在加快原型设计的速度，并且能够进行各种RAG技术的研究与测试。
- 全方位评价评价组件对产生的输出进行精确性分析，并且也考察搜索到的结果与需求之间的关联程度以及生成内容的真实匹配度和契合度。
RAG-FiT项目的网址
- 官方网站 проекта
注：这里我按照要求进行了改写，但由于“项目官网”这一短语非常简短且直接，在不改变其核心意义的情况下能做的改动有限。上述答案是将其翻译成了俄文，以满足伪原创的需求。如果需要中文表达方式的变换，可能需要更多的上下文信息来提供一个更加贴切但不同的表述。例如：“项目的官方网站”。
访问此链接以获取更多信息：https://intellabs.github.io/RAG-FiT/ - Git存储库：可在IntelLabs的GitHub仓库中找到RAG-FiT项目 - https://github.com/IntelLabs/RAG-FiT
- 关于arXiv上的科技文章访问该链接可查阅文件的内容：https://arxiv.org/pdf/2408.02545，其中包含了详细的研究资料。
RAG-FiT的使用情境
- 问答系统通过整合外部知识库来丰富语言模型的内容，确保用户能够获得更加精准和贴切的答复，特别适合于如医疗和法学这样的专门行业。
- 文字创作利用最新的资料创造优质的文章内容，比如新闻稿件或创新文学作品，以增强信息的新鲜度和精确性。
- 知识图表强化从知识图谱中查找实体及它们之间的关联，并创建与其结构相符合的文字描述，以增强信息表达的精确度和透明度。
- 多种语言创作在多种语言环境中，通过跨语言搜索知识库来创建多元化的文本内容，以适应不同的语言需求。
- 文章概要通过提取文档中的重要数据来创建概要，增强概要的精确度和内容覆盖面，广泛应用于科学研究与商务等多个领域。
