self rag代码落地
时间: 2025-01-25 14:30:59 浏览: 63
### 实现SELF-RAG代码示例
#### 了解SELF-RAG框架结构
SELF-RAG是一个开源项目,其核心在于通过自反思机制学习检索、生成和批评。此过程涉及两个主要组件:LLM Generator 和 Critic Model[^2]。
#### 准备环境
为了运行SELF-RAG代码,首先需要准备合适的开发环境。这通常意味着安装Python以及必要的库文件,比如PyTorch或其他深度学习框架。具体依赖项可以在项目的`requirements.txt`文件中找到[^1]。
#### 获取并设置代码仓库
访问官方提供的GitCode链接获取最新版本的源码。克隆仓库到本地计算机上,并按照README.md中的指示完成初步配置:
```bash
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/se/self-rag.git
cd self-rag
pip install -r requirements.txt
```
#### 探索关键模块
浏览源代码目录下的各个子文件夹可以发现不同功能区别的实现细节。特别关注以下几个方面:
- `generator`: 包含负责文本预测的部分。
- `critic`: 定义了评估标准及其计算逻辑。
- `training_loops`: 提供完整的训练流程定义。
#### 运行样例脚本
尝试执行预置的数据集上的实验案例可以帮助理解整个系统的运作方式。一般情况下,在根目录下会有名为`run_examples.sh`这样的批处理文件来简化启动命令:
```bash
./run_examples.sh
```
#### 自定义调整参数
对于想要深入研究的人来说,修改超参设定或是引入新的数据集都是不错的选择。大多数重要选项都集中在配置文件内(`config.yaml`),允许使用者轻松更改模型架构或优化策略等特性。
阅读全文
相关推荐


















