开源 RAG-Creation 仓库发布，附 36 种配置基准
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开源 RAG-Creation 仓库发布，附 36 种配置基准
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AI 综述
开发者 vaibhavjain1702 在 GitHub 发布了从零构建的 RAG 系统仓库 RAG-Creation，用 ccdv/arxiv-summarization 数据集的前 100 篇 arXiv 论文作知识库，检索相关文本块后由小模型生成答案，并附 Streamlit 交互界面。 仓库附带 36 种组合的基准评测：文本块大小 256/512/1024（20% 重叠）、all-MiniLM-L6-v2 与 bge-small-en-v1.5 两种嵌入模型、FAISS 与 ChromaDB 两种向量库、TinyLlama-1.1B-Chat 与 Phi-2 两种生成模型，评测指标为 ROUGE 和 BLEU。
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最新进展10月27日 17:22
RAG-Creation：基于 arXiv 论文从零构建并跑遍 36 种配置基准的开源 RAG 系统报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- GitHub · 3D 生成新仓库RAG-Creation：基于 arXiv 论文从零构建并跑遍 36 种配置基准的开源 RAG 系统
GitHub 新仓库 RAG-Creation 提供一个从零构建的 RAG 系统，基于 ccdv/arxiv-summarization 数据集前 100 篇 arXiv 论文作知识库，检索最相关 chunk 后交给小模型生成答案。实验覆盖 36 种组合：chunk 大小 256/512/1024（20% 重叠）、all-MiniLM-L6-v2 与 bge-small-en-v1.5 嵌入、FAISS 与 ChromaDB 向量库、TinyLlama-1.1B-Chat 与 Phi-2 生成模型，用 ROUGE 和 BLEU 评测，并附 Streamlit 交互界面。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。