STaRK简介
STaRK (Semi-structured Retrieval Benchmark on Textual and Relational Knowledge bases)是由斯坦福大学和亚马逊共同开发的大规模半结构化检索基准。它涵盖了产品搜索、学术论文搜索和生物医学查询等实际应用场景,为评估基于大型语言模型(LLM)的检索系统提供了新的标准。
STaRK的特点包括:
- 包含多样化、自然和实用的查询,需要上下文相关的推理
- 为评估实际检索系统设定了新标准
- 为未来的研究提出了重要挑战
🔥 想了解更多概述,请查看STaRK官方网站。
学习资源
1. 代码仓库
STaRK的官方GitHub仓库: snap-stanford/stark
在这里你可以找到:
- 基准数据集的加载和使用说明
- 评估脚本
- 示例代码
2. 数据集
STaRK数据集已迁移到Hugging Face: snap-stanford/stark
你可以直接从Hugging Face下载和使用数据集。
3. pip包
STaRK团队提供了一个pip包 stark-qa,可以直接加载数据:
pip install stark-qa
4. 交互式界面
STaRK SKB Explorer 是一个交互式界面,可以让你探索STaRK的知识库。
5. 论文
详细了解STaRK基准的设计和实现: STaRK: Benchmarking LLM Retrieval on Textual and Relational Knowledge Bases
6. 播客
STaRK团队推出了 The Stark Difference Podcast,探讨领导者和牧师如何回应上帝的呼召,改变和塑造他们的生活。
使用指南
- 环境设置
推荐使用pip安装:
pip install stark-qa
- 数据加载
from stark_qa import load_qa, load_skb
dataset_name = 'amazon'
# 加载检索数据集
qa_dataset = load_qa(dataset_name)
idx_split = qa_dataset.get_idx_split()
# 加载半结构化知识库
skb = load_skb(dataset_name, download_processed=True, root=None)
- 评估
STaRK提供了评估脚本,可以评估不同模型在基准上的表现。详细使用说明请参考 GitHub仓库的评估部分。
结语
STaRK为研究人员和开发者提供了一个强大的工具,用于评估和改进基于LLM的检索系统。通过本文提供的资源,你可以快速上手STaRK基准,开始你的半结构化检索研究之旅。如果你在研究中使用了STaRK,请考虑引用他们的论文。
Happy researching with STaRK! 🚀🔍📚
