direct-rag-learning

让RAG检索与生成协同训练,提升知识利用效率

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 3 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 263
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,代码免费公开,无在线服务,需自行部署。

项目预览

direct-rag-learning 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队mangopy
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,代码免费公开,无在线服务,需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型information-retrieval,large-language-models,retrieval-augmented-generation
GitHub 星标★ 263
上线时间2025-01-12 00:00:00
代码更新2026-01-14
仓库体积13.7 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Direct RAG Learning 是 TOIS2026 论文《Direct Retrieval-augmented Optimization》的官方代码库,旨在解决检索增强生成(RAG)中知识选择与语言模型生成割裂的问题。传统RAG通常先独立检索文档再输入模型,导致检索结果与模型需求不匹配。该项目提出直接检索增强优化方法,将知识选择与语言模型联合训练,实现端到端协同优化,使模型能更精准地挑选和利用外部知识,从而提升生成质量与事实准确性。核心能力包括:联合优化检索器与生成器、支持多种检索器后端、提供训练与推理脚本。项目处于早期阶段,代码结构清晰,适合研究RAG协同优化的开发者复现实验或二次开发。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 263

核心亮点

  • 提出检索与生成联合优化新范式,直接针对RAG痛点
  • 代码结构清晰,官方实现,便于复现论文实验
  • 支持多种检索器集成,灵活适配不同场景

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 早期项目,功能覆盖有限,可能缺少成熟部署支持

适用场景

  • 学术研究:复现TOIS2026论文方法,探索RAG优化方向
  • 知识密集型问答:提升问答系统对外部知识的利用准确性
  • 企业知识库增强:优化内部文档检索与生成流水线

替代项目

RAGFlow、LangChain、LlamaIndex

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