RAG-FiT es una herramienta robusta que busca mejorar las capacidades de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) a través de la técnica de generación aumentada por recuperación (RAG). Crea conjuntos de datos RAG específicos para ayudar a los modelos a utilizar mejor la información externa. La biblioteca admite el proceso completo, desde la preparación de datos hasta el entrenamiento, la inferencia y la evaluación del modelo. Sus principales ventajas incluyen un diseño modular, un flujo de trabajo personalizable y compatibilidad con varias configuraciones RAG. RAG-FiT se basa en una licencia de código abierto y es adecuado para que investigadores y desarrolladores realicen prototipos y experimentos rápidamente.