FlashRAG ist ein Python-Toolkit zur Reproduktion und Entwicklung von Forschungsarbeiten im Bereich Retrieval-Augmented Generation (RAG). Es umfasst 32 vorverarbeitete Benchmark-RAG-Datensätze und 12 State-of-the-Art RAG-Algorithmen. FlashRAG bietet einen umfassenden und anpassbaren Rahmen, inklusive der für RAG-Szenarien notwendigen Basiskomponenten wie Retriever, Reranker, Generator und Kompressor, der eine flexible Zusammensetzung komplexer Prozesse ermöglicht. Darüber hinaus bietet FlashRAG eine effiziente Vorverarbeitungsphase und optimierte Ausführung, unterstützt durch Tools wie vLLM und FastChat zur Beschleunigung von LLM-Inferenz und Vektorindexverwaltung.