raft

微调+RAG双阶段，让AI代理精准模仿特定人物

RAFT（Retrieval-Augmented Fine-Tuning）是一个结合检索增强生成（RAG）与微调的开源方法库，旨在让AI代理更真实地模拟特定人类目标。它通过两阶段流程：先对基础模型进行微调，使其适应目标风格和知识，再引入RAG检索机制，从外部知识库中动态获取信息，从而提升回答的准确性和个性化。该项目特别适合构建具有特定人格或专业领域的对话代理，如虚拟助手、角色扮演机器人等。核心能力包括：支持自定义微调数据集、集成多种检索器、提供端到端训练流程。目前项目处于早期阶段（GitHub星标175），代码结构清晰，但文档和生态尚不完善。

开源 free 搜索知识

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 176

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队lumpenspace

所属国家

官网地址https://raft.hyperplex.org

GitHubhttps://github.com/lumpenspace/raft

定价模式free

价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型embedding,fine,llm,rag

GitHub 星标★ 176

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-10-20 00:00:00

最近更新2026-09-15 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

核心亮点

创新性地将微调和RAG结合，显著提升代理的领域适应性和事实准确性
提供完整的训练流程，从数据准备到模型部署，降低使用门槛
基于Python，易于集成到现有AI项目，且代码注释较详细

不足之处

项目处于早期，文档和社区支持待观察
依赖外部检索器，性能受检索质量影响，且未内置默认知识库

适用场景

构建特定专家型聊天机器人（如法律顾问、医疗咨询）
开发角色扮演游戏中的NPC，模拟历史人物或虚构角色
企业定制化客服，需模仿资深员工回答风格和知识

替代项目

RAGFlow、LangChain、LlamaIndex

项目介绍

raft 是模型训练领域的开源项目，由 lumpenspace 开发，2023 年首次发布。

它收录于模型训练分类，该分类目前共有 522 个项目，GitHub 星标数为 176。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-15。无在线服务，需自行部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：构建特定专家型聊天机器人（如法律顾问、医疗咨询）。同类可对比的替代方案包括 RAGFlow、LangChain、LlamaIndex。

上一篇：cevahir-ai

下一篇：rapidfireai