FilCo项目开发了一种新型上下文过滤方法，旨在改进检索增强生成(RAG)系统。该方法通过筛选最相关的上下文信息来提高生成质量。项目开源了完整代码，涵盖上下文评分、数据处理、模型训练和评估等功能。研究人员可以复现实验并将此技术应用于问答和对话等RAG任务中。