PRAG: Parametric Retrieval Augmentation Generation Tool for Improving the Performance of Q&A Systems (Ferramenta de geração de aumento de recuperação paramétrica para melhorar o desempenho dos sistemas de perguntas e respostas)

Introdução geral

O PRAG (Parametric Retrieval-Augmented Generation) é uma ferramenta inovadora de geração aumentada por recuperação, projetada para aprimorar a geração por meio da incorporação de conhecimento externo diretamente no espaço de parâmetros de um modelo de linguagem grande (LLM). A ferramenta supera as limitações dos métodos tradicionais de geração aumentada por recuperação contextual, reduz as despesas gerais de computação e aprimora os recursos de raciocínio e síntese do modelo, integrando profundamente o conhecimento externo. O PRAG oferece implementações completas, incluindo um módulo de aprimoramento de dados, um módulo de treinamento de parâmetros e um módulo de inferência para testes de desempenho de vários conjuntos de dados de questionários.

Lista de funções

• Módulo de aprimoramento de dadosConverta documentos em conjuntos de dados aprimorados com dados.
• Módulo de treinamento de parâmetrosTreinamento de parâmetros LoRA adicionais para gerar uma representação parametrizada do documento.
• módulo de inferênciaFusão de representações parametrizadas de documentos relacionados e sua inserção no LLM para inferência.
• Instalação do ambienteInformações sobre o ambiente: Fornece etapas e dependências detalhadas da instalação do ambiente.
• autoaperfeiçoamentoSuporte ao uso direto de arquivos de dados pré-aprimorados ou aprimoramentos de dados autoprocessados.
• Preparação da pesquisaDownload e preparação de conjuntos de dados da Wikipédia para recuperação.

Usando a Ajuda

Instalação do ambiente

1. Criar e ativar um ambiente virtual:

   conda create -n prag python=3.10.4
conda activate prag

2. Instale as dependências necessárias:

   pip install torch==2.1.0
pip install -r requirements.txt

3. modificações src/root_dir_path.py acertou em cheio ROOT_DIR é o endereço da pasta em que o PRAG está armazenado.

Aprimoramento de dados

1. Use arquivos de dados pré-aprimorados:

   tar -xzvf dados_aug.tar.gz

2. Aprimoramento de dados de autoprocessamento:
   • Faça o download do conjunto de dados da Wikipédia: bash
mkdir -p dados/dpr
wget -O data/dpr/psgs_w100.tsv.gz https://dl.fbaipublicfiles.com/dpr/wikipedia_split/psgs_w100.tsv.gz

   • pretender BM25 Recuperado: bash
# Consulte a documentação do projeto para obter as etapas específicas.


treinamento paramétrico

1. Gerar uma representação parametrizada do documento:

   # Consulte a documentação do projeto para obter as etapas específicas.

inferência

1. As representações parametrizadas de documentos relacionados são mescladas e inseridas no LLM para inferência:

   # Consulte a documentação do projeto para obter as etapas específicas.