fastRAG:高效的检索增强生成框架
fastRAG是英特尔实验室开发的一个开源框架,旨在为检索增强生成(RAG)应用提供高效和优化的解决方案。该框架集成了最先进的语言模型和信息检索技术,为研究人员和开发人员提供了一套全面的工具,以推动RAG技术的发展。
主要特性
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优化的RAG流程: fastRAG提供了多种高效组件,可以显著提升RAG管道的计算效率。
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针对英特尔硬件优化: 利用Intel Extension for PyTorch (IPEX)、Optimum Intel等技术,在英特尔至强处理器和Gaudi AI加速器上实现最佳性能。
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高度可定制: 基于Haystack和Hugging Face构建,所有组件100%兼容Haystack。
核心组件
fastRAG提供了多种优化组件,包括:
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LLM后端: 支持在Gaudi 2、ONNX Runtime、OpenVINO等后端上运行LLM。
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优化的嵌入和排序模型: 提供int8量化的双编码器和稀疏交叉编码器。
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高效的RAG组件: 包括ColBERT、Fusion-in-Decoder (FiD)、REPLUG等先进模型。
快速入门
安装fastRAG非常简单:
pip install fastrag
fastRAG还提供了多种可选组件,可以根据需要安装:
pip install fastrag[intel] # 英特尔优化后端
pip install fastrag[openvino] # OpenVINO优化后端
pip install fastrag[colbert] # 支持ColBERT+PLAID
使用示例
以下是一个使用fastRAG构建RAG流程的简单示例:
from fastrag.retrievers import QuantizedBiEncoderRetriever
from fastrag.rankers import QuantizedBiEncoderRanker
from haystack import Pipeline
# 初始化检索器和排序器
retriever = QuantizedBiEncoderRetriever(...)
ranker = QuantizedBiEncoderRanker(...)
# 构建Pipeline
p = Pipeline()
p.add_node(component=retriever, name="retriever", inputs=["Query"])
p.add_node(component=ranker, name="ranker", inputs=["retriever"])
# 运行查询
results = p.run(query="What is the capital of France?")
更多资源
fastRAG为构建高效的RAG应用提供了强大而灵活的工具集。无论您是研究人员还是开发人员,都可以利用fastRAG来优化您的RAG流程,提升性能和效率。欢迎访问GitHub仓库了解更多信息,并为项目做出贡献!
