flexrag

FlexRAG是一个灵活且高性能的框架，专为检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）任务而设计。它支持多模态数据，提供无缝的配置管理，并为研究和原型开发提供即开即用的性能。

主要功能

1. 多模态支持：不仅支持基于文本的RAG，还支持图片、文档等多种媒体类型，拓宽了应用场景。
2. 多样的数据格式：可集成多种数据格式，包括CSV、JSONL、图像、文档等，提供灵活性。
3. 统一的配置管理：通过Python的dataclass和Hydra库，简化配置管理，便于处理复杂的设置和定制工作流。
4. 即开即用：经过优化的默认配置，提供良好的性能，无需大量参数调优。
5. 高性能：使用持久缓存系统和异步方法，提高速度并降低RAG工作流的延迟。
6. 研究与开发友好：支持多种开发模式，还包括一个伴随的示例库，方便复现各种RAG算法。
7. 轻量级设计：高效、易于集成到项目中。

使用场景

FlexRAG可广泛应用于以下场景：

• 信息检索：在需要从大型文档库中快速提取和生成信息的任务中，比如问答系统。
• 知识密集型任务：如在医学、法律等领域，通过检索并生成相关信息来辅助决策。
• 聊天机器人：增强聊天应用的上下文理解和回答能力，通过检索相关信息来回答用户的问题。
• 教育和训练：在教育领域中，利用FlexRAG为学习者提供个性化的学习内容和反馈。

总之，FlexRAG是一个灵活且强大工具，适用于多种需要检索和生成结合的场景，为用户提供了一个高效的解决方案。