GitHub 开源评测优先的文档问答 RAG 仓库 rag-document-qa
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GitHub 开源评测优先的文档问答 RAG 仓库 rag-document-qa
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AI 综述
saberfazliahmadi 在 GitHub 开源发布 rag-document-qa，一个评测优先的文档问答 RAG 系统，支持 PDF、Word、文本和 Markdown，通过 CLI、FastAPI 和 Streamlit 三种接口提供带引用来源的回答。使用需配置 OpenRouter API key，/ingest 上传限制为 25MB，默认模型免费使用。 系统采用混合检索（向量加 BM25 经 RRF 融合）加 cross-encoder 重排。作者实测混合检索把 hit rate@4 从 0.96 提到 1.00，重排把 MRR 从 0.87 提到 0.92，但弄坏了一道问题。仓库内置 25 题黄金数据集和确定性指标，在 CI 中设检索回归门禁，每次提问返回各阶段检索 trace。
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最新进展10月29日 05:31
开源仓库 rag-document-qa：评测驱动的文档问答 RAG 系统报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- GitHub · 3D 生成新仓库开源仓库 rag-document-qa：评测驱动的文档问答 RAG 系统
saberfazliahmadi 在 GitHub 发布 rag-document-qa，一个评测优先的文档问答 RAG 系统，支持 PDF、Word、文本和 Markdown，通过 CLI、FastAPI 和 Streamlit 三种接口提供带引用的回答。系统采用混合检索（向量 + BM25 经 RRF 融合）加 cross-encoder 重排，实测混合检索把 hit rate@4 从 0.96 提到 1.00，重排把 MRR 从 0.87 提到 0.92 但弄坏了一道问题。内置 25 题黄金数据集和确定性指标，CI 中设检索回归门禁，每次提问都返回各阶段检索 trace。
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