使用统一的方式推理不同的RAG Reranker模型 | 微调全链路的RAG检索模型 | 实验结果 | License
RAG-Retrieval 提供了全链路的RAG检索微调(train)和推理(infer)以及蒸馏(distill)代码。
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排序模型是任何检索架构的重要组成部分，也是 RAG 的重要组成部分，但目前的现状是：
因此，RAG-Retrieval开发了一个轻量级的python库rag-retrieval,提供统一的方式调用任意不同的RAG排序模型，其有以下的特点。
支持多种排序模型：支持常见的开源排序模型(Cross Encoder Reranker,Decoder-Only 的LLM Reranker)
长doc友好：支持两种不同的对于长doc的处理逻辑(最大长度截断，切分取最大分值)。
益于扩展：如果有新的排序模型，用户只需要继承basereranker，并且实现rank以及comput_score函数即可。
#为了避免自动安装的torch与本地的cuda不兼容，建议进行下一步之前先手动安装本地cuda版本兼容的torch。
pip install rag-retrieval对于Cross Encoder Reranker，只要其使用transformers的AutoModelForSequenceClassification，那么就可以使用rag_retrieval的Reranker来进行推理。举例如下。
bge系列的Cross Encoder模型，例如(BAAI/bge-reranker-base, BAAI/bge-reranker-large, BAAI/bge-reranker-v2-m3)
bce的Cross Encoder模型，例如(maidalun1020/bce-reranker-base_v1)
对于LLM Reranker，rag_retrieval的Reranker支持多种强大的LLM排序模型。也支持使用任意的LLM的chat模型来进行zero shot排序。举例如下。
bge系列的LLM Reranker模型，例如(BAAI/bge-reranker-v2-gemma, BAAI/bge-reranker-v2-minicpm-layerwise, BAAI/bge-reranker-v2-m3 )
也支持使用任意LLM的chat模型来进行zero shot排序
rag-retrieval包详细的使用方法和注意事项可以参考Tutorial
我们做了大量的测试与下面原有推理框架对齐，详见Tests，他们需要不同的模块来执行，rag_retrieval则使用了统一的接口。
如 FlagEmbedding的 FlagReranker,FlagLLMReranker,LayerWiseFlagLLMReranker。
如 BCEmbedding 的 RerankerModel
conda create -n rag-retrieval python=3.8 && conda activate rag-retrieval
#为了避免自动安装的torch与本地的cuda不兼容，建议进行下一步之前先手动安装本地cuda版本兼容的torch。
pip install -r requirements.txt 支持微调任意开源的embedding模型（bge,m3e等等）
支持对两种数据进行微调：
微调embedding模型流程,详细的流程可参考模型目录下的Tutorial。
cd ./rag_retrieval/train/embedding
bash train_embedding.sh微调colbert模型流程，详细的流程可参考模型目录下的Tutorial。
cd ./rag_retrieval/train/colbert
bash train_colbert.sh微调reranker模型流程，详细的流程可参考模型目录下的Tutorial。
cd ./rag_retrieval/train/reranker
bash train_reranker.sh| Model | Model Size(GB) | T2Reranking | MMarcoReranking | CMedQAv1 | CMedQAv2 | Avg |
|---|---|---|---|---|---|---|
| bge-reranker-base | 1.11 | 67.28 | 35.46 | 81.27 | 84.10 | 67.03 |
| bce-reranker-base_v1 | 1.11 | 70.25 | 34.13 | 79.64 | 81.31 | 66.33 |
| rag-retrieval-reranker | 0.41 | 67.33 | 31.57 | 83.54 | 86.03 | 67.12 |
其中，rag-retrieval-reranker是我们使用RAG-Retrieval代码在hfl/chinese-roberta-wwm-ext模型上训练所得，训练数据使用bge-rerank模型的训练数据.
| Model | Model Size(GB) | Dim | T2Reranking | MMarcoReranking | CMedQAv1 | CMedQAv2 | Avg |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| bge-m3-colbert | 2.24 | 1024 | 66.82 | 26.71 | 75.88 | 76.83 | 61.56 |
| rag-retrieval-colbert | 0.41 | 1024 | 66.85 | 31.46 | 81.05 | 84.22 | 65.90 |
其中，rag-retrieval-colbert是我们使用RAG-Retrieval代码在hfl/chinese-roberta-wwm-ext模型上训练所得，训练数据使用bge-rerank模型的训练数据.
| Model | T2ranking | |
|---|---|---|
| bge-v1.5-embedding | 66.49 | |
| bge-v1.5-embedding finetune | 67.15 | +0.66 |
| bge-m3-colbert | 66.82 | |
| bge-m3-colbert finetune | 67.22 | +0.40 |
| bge-reranker-base | 67.28 | |
| bge-reranker-base finetune | 67.57 | +0.29 |
后面带有finetune的代表我们使用RAG-Retrieval在对应开源模型的基础上继续微调所得，训练数据使用T2-Reranking的训练集。
值得注意的是bge的三种开源模型，训练集中已经包含了T2-Reranking，并且该数据较为通用，因此使用该数据继续微调的性能提升效果不大，但是如果使用垂直领域的数据集继续微调开源模型，性能提升会更大。
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