LongRAG开源项目安装与配置指南

LongRAG开源项目安装与配置指南

LongRAG Official repo for "LongRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Long-context LLMs". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/LongRAG

1. 项目基础介绍

LongRAG（Long-context Retrieval-Augmented Generation）是一个开源项目，旨在通过结合长文本上下文的检索增强生成模型，提高信息检索和文本生成的效率和质量。该项目主要通过使用大规模语言模型，对长文本进行有效检索和内容生成。主要编程语言为Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 长文本检索技术：使用4K-token作为检索单元，相比传统的短文本检索单元，可以显著提高信息检索的完整性和准确性。
• 大规模语言模型：采用了Gemini-1.5-Pro和GPT-4o等模型作为长文本阅读器，这些模型擅长处理长文本上下文，能够从检索到的长文本中生成准确的答案。
• Tevatron：一个开源的密集检索工具包，用于处理检索任务。
• 数据集：使用了NQ（Natural Questions）和HotpotQA等公开数据集进行训练和测试。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

• 确保您的系统安装了Python（版本建议为3.6或更高）。
• 安装Git以便克隆项目仓库。
• 确保您的系统中有GPU，以便加速模型训练和推理。

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/TIGER-AI-Lab/LongRAG.git
   cd LongRAG
   

2. 安装项目所需的Python包：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 准备数据集（可选步骤）：如果需要使用项目提供的数据集，可以按照以下步骤准备。

   • 下载并解压Wikipedia数据集。
   • 使用提供的脚本进行数据清洗和预处理。

   sh scripts/extract_and_clean_wiki_dump.sh
   sh scripts/process_wiki_page.sh
   

4. 构建检索语料库：

   sh scripts/group_documents.sh
   

5. 运行检索任务：

   sh scripts/run_retrieve_tevatron.sh
   

6. 运行阅读器进行问答：

   mkdir -p exp/
   sh scripts/run_eval_qa.sh
   

确保根据项目需求和您的具体环境配置相关参数，如GPU设置、模型选择等。

以上步骤为LongRAG项目的简要安装和配置指南。在实际操作过程中，请根据项目仓库中的README文件和官方文档进行详细参考。

LongRAG Official repo for "LongRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Long-context LLMs". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/LongRAG