RAGFoundry
Ein Framework zur Verbesserung von Retrieval Augmented Generation (RAG) Aufgaben für große Sprachmodelle (LLMs).
Normales ProduktProgrammierungNatürliche SprachverarbeitungFeintuning
RAGFoundry ist eine Bibliothek, die darauf abzielt, die Fähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs), externe Informationen zu nutzen, zu verbessern, indem Modelle auf speziell erstellten, RAG-erweiterten Datensätzen feinabgestimmt werden. Die Bibliothek unterstützt Benutzer durch Parametereffizientes Feintuning (PEFT) beim einfachen Trainieren von Modellen und misst die Leistungssteigerung mithilfe RAG-spezifischer Metriken. Sie zeichnet sich durch ein modulares Design aus, wobei der Workflow über Konfigurationsdateien angepasst werden kann.
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