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FlexRAG 是一个创新的开源框架，旨在简化 RAG（检索增强生成）系统的快速复现、开发和评估。它全面支持多种 RAG 场景，包括 基于文本的、多模态的以及可通过 Web 访问的 RAG 。借助从数据准备到系统评估的端到端流水线，FlexRAG 能够帮助研究人员高效地与社区共享他们的工作，并快速基于自己的算法开发演示原型。
- 2025-03-24: 中文文档上线啦！请访问 文档 查看。
- 2025-02-25: FlexRAG 的 LocalRetriever 现在支持从 HuggingFace Hub 上加载啦！
- 2025-01-22: 新的命令行入口
run_retriever以及大量新的信息检索指标（如RetrievalMAP）现已上线，请阅读文档以获取更多信息。 - 2025-01-08: FlexRAG 现已支持 Windows 系统，您可以直接通过
pip install flexrag来安装。 - 2025-01-08: FlexRAG 在单跳QA数据集上的基准测试现已公开，详情请参考 benchmarks 页面。
- 2025-01-05: FlexRAG 的文档现已上线。
从 pip 安装 FlexRAG:
pip install flexrag访问我们的文档以了解更多信息。
FlexRAG 采用模块化架构设计，让您可以轻松定制和扩展框架以满足您的特定需求。下图说明了 FlexRAG 的架构：
我们利用 FlexRAG 进行了大量的基准测试，详情请参考 benchmarks 页面。
本仓库采用 MIT License 开源协议. 详情请参考 LICENSE 文件。
如果您在研究中使用了 FlexRAG，请引用我们的项目：
@software{Zhang_FlexRAG_2025,
author = {Zhang, Zhuocheng and Feng, Yang and Zhang, Min},
doi = {10.5281/zenodo.14593327},
month = jan,
title = {{FlexRAG}},
url = {https://github.com/ictnlp/FlexRAG},
year = {2025}
}下面的开源项目对本项目有所帮助: