人大高瓴与百度联合发布 FlashRAG-Paddle，一个基于飞桨框架和 PaddleNLP 的检索增强生成（RAG）研究工具包。该框架提供组件化设计，包含检索器、生成器等核心组件，支持 36 个基准数据集和 9 种先进算法。结合 PaddleNLP 的大规模 Batch 嵌入学习和多硬件推理优化能力，显著提升了 RAG 系统的训练与推理效率。文章详细介绍了框架架构、PaddleNLP 特性及快速构建 RAG 文档问答应用的三步流程。
论文标题：
FlashRAG: A Modular Toolkit for Efficient Retrieval-Augmented Generation Research
作者机构：
中国人民大学高瓴人工智能学院
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2405.13576
项目链接 (Paddle 版本)：
https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG-Paddle
数据集链接：
https://huggingface.co/datasets/RUC-NLPIR/FlashRAG_datasets
全面且可定制的 RAG 框架，集成检索器、重排序器、生成器和压缩器等核心组件，提供 36 个基准数据集和 9 种先进算法，辅以高效预处理脚本，简化流程，轻松实现复杂 RAG 场景下的模型测试与验证。
PaddleNLP 提供一站式大语言模型解决方案，支持超大 Batch 嵌入学习，多硬件高性能推理，涵盖了 INT8/INT4 量化技术，以及 PageAttention、FlashDecoding 等高效的注意力机制优化和 TensorCore 深度优化，从而大幅提升训练与推理效率，全方位满足多样化的应用需求。
基于飞桨框架 3.0 版本，PaddleNLP 内置了全环节算子融合等技术，使得 FlashRAG 推理性能相较于 transformers 动态图推理实现了 70% 以上的显著提升，结合检索增强知识，输出结果更加准确，为 FlashRAG 框架使用者带来了敏捷高效的使用体验。
在大语言模型时代，检索增强生成已成为缓解幻觉问题的有效解决方案。通过外接知识库，大模型可以在长尾问题、垂域问题上有良好的表现。检索增强生成（RAG）技术的广泛应用和巨大潜力吸引了大量研究关注。
然而，近年来随着大量 RAG 算法和模型的出现，如何在一致的环境下快速构建并比较评估这些方法变得越来越具有挑战性。同时，如何利用大语言模型为文本更快更好的构建准确嵌入表示、如何加速推理生成速度等方面也日益受到关注。
为解决上述问题，中国人民大学高瓴人工智能学院联合百度共同发布了 FlashRAG-Paddle 框架，其中内置 36 个经过预处理的 RAG 数据集以及 9 种预实现的 RAG 算法，能够帮助研究人员高效地在 RAG 领域进行复现、基准测试和开发新算法。
同时，借助基于飞桨框架 3.0 版本打造的 PaddleNLP 大语言模型套件，通过极致的全流程优化，为 RAG 中的检索器、生成器、重排器、精炼器提供从组网开发、预训练、精调对齐、模型压缩以及推理部署的一站式解决方案。
FlashRAG-Paddle 是一个用于检索增强生成（RAG）研究的 Python 工具包，它基于国产深度学习平台飞桨框架和 PaddleNLP 大语言模型套件构建，并针对国产芯片进行了优化。
为了能够灵活高效地搭建各类 RAG 系统，FlashRAG 采用了组件化、模块化的设计理念，将整个框架的设计包括三个层面：组件层、流程层、数据层。
组件层位于框架的最底层，提供了构建 RAG 系统所需的各类基础组件，主要包括：
基于实现的组件库，用户可以自由选择需要使用的组件来完成自己的特定需求。
流程层位于组件层之上，通过组装各类组件实现端到端的 RAG 流程。基于各种方法的推理路径，我们将 RAG 流程分为了四大类：
最上层为数据层，包括用于检索的语料数据以及用于评估的各种任务数据。在 RAG 流程运行完成后，会自动计算相关的评价指标并保存评测结果。
我们收集并处理了 RAG 研究中广泛使用的 35 个数据集，并对其进行了预处理，以确保格式一致，便于使用。对于某些数据集，我们根据社区中常用的方法对其进行了调整以满足 RAG 任务的要求。所有数据集均可在 Huggingface 平台上进行下载。
PaddleNLP 是基于飞桨框架打造的大语言模型套件，通过极致的全流程优化，为开发者提供从组网开发、预训练、精调对齐、模型压缩以及推理部署的一站式解决方案。
嵌入表示学习采用 In-batch negative 策略，即将 batch 内的所有其他样本视作负样本，定义 Contrastive loss 函数如下：
其中是第 i 个文本和第 j 个文本之间的余弦相似度，s_ii 是匹配样本的相似度。从公式中可以看出随着 batch size 的增大，模型能接触并学习更多负样本，进而提取出更具判别性的特征。因此在大模型训练过程中，需要更大的 Batch 提升模型性能。
PaddleNLP 通过在数据并行中支持 In-batch negative 策略以及 flashmask 等显存优化策略，在训练 embedding 模型时，提升每次训练的 batch size，进而显著提高训练效率和效果。
为了扩大全局 batch，PaddleNLP 采用 gradient cache 策略。该策略首先执行模型前向传播，计算 micro-batch 输出并舍弃中间隐藏状态。随后，累计这些输出以计算 Contrastive loss，实现超大 batch 的对比学习效果。最后，针对各 micro-batch 重新计算隐藏状态，进行前向与反向传播，并依据对比学习梯度优化模型参数来提升训练效果。
PaddleNLP 构建了大模型高性能推理方案，支持 Llama 3.0、Llama 3.1、Mixtral 等一系列大语言模型推理。当前支持技术包含：
PaddleNLP 高性能推理通过内置全环节算子融合策略，获取更优推理性能。在 7B、14B、32B 和 72B 模型的推理性能上，PaddleNLP 后端相比 transformers 后端动态图推理提速 70% 至 119%。同时，Llama 3.1 405B 作为开源社区中的最大模型，PaddleNLP 推理也快速支持了此模型，单机 8 卡即可实现快速推理能力。
在硬件支持方面，飞桨推理引擎展现出了强大的兼容性和灵活性。当前在支持英伟达 GPU 的基础上，还支持了国产及国际领先的 AI 芯片生态，包括昆仑 XPU、昇腾 NPU、海光 DCU、燧原 GCU、英特尔 X86 CPU 等多种硬件的大模型推理，不同硬件的推理入口保持统一，仅需修改 device 即可支持不同硬件推理。
PaddleNLP 的这一特性强化了 RAG 在更广泛的多硬件环境下的部署场景，满足不同用户的多样化需求，推动 RAG 在更多实际业务中的应用与落地。
RAG（检索增强生成）技术巧妙融合了信息检索与先进的生成模型，通过从丰富的外部知识库中精准检索相关信息，为大型语言模型提供强有力的回答辅助。这一创新技术充分发挥了信息检索的精准性与生成模型的创造力，能够自动生成既高质量又准确，同时紧密贴合上下文的文档总结。接下来，我们将为您详细介绍如何仅需三步，即可轻松构建 RAG 文档总结应用。
首先需要准备预料库来作为检索召回的基础，预料库保存为 jsonl 以下格式：
{"id": "0", "contents": "contents for building index"}
{"id": "1", "contents": "contents for building index"}
更多语料制作细节，请前往 https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG-Paddle 查看。
然后，使用以下代码构建您自己的索引。
对于密集检索方法，通过使用 embedding 模型，将文档嵌入到密集向量中，之后使用 faiss 集向量索引。
对于稀疏检索方法，基于 Pyserini 或 bm25s，依据词频将语料构建为 Lucene 的倒排索引。
密集检索方法
python -m flashrag.retriever.index_builder \
retrieval_method e5 \
model_path intfloat/e5-base-v2/ \
corpus_path indexes/sample_corpus.jsonl \
save_dir indexes/ \
use_fp16 \
max_length 512 \
batch_size 256 \
pooling_method mean \
faiss_type Flat
稀疏检索方法（BM25）
python -m flashrag.retriever.index_builder \
--retrieval_method bm25 \
--corpus_path indexes/sample_corpus.jsonl \
--bm25_backend bm25s \
--save_dir indexes/
通过这段代码，我们指定了检索模型和生成模型的具体设置，为 RAG 运行提供了必要的配置信息。
# 定义一个配置字典，包含所有必要的设置
config_dict = {
"save_note": "demo", # 保存备注，用于标识这次配置
"model2path": { # 模型名称及其对应的路径
"e5": "intfloat/e5-base-v2", # 检索模型 e5 的路径
"llama3-8B-instruct": "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct" # 生成模型 llama3-8B-instruct 的路径
},
"retrieval_method": "e5", # 指定使用的检索模型
"generator_model": "llama3-8B-instruct", # 指定使用的生成模型
"corpus_path": "indexes/general_knowledge.jsonl", # 知识库文件的路径，检索模型会从这里查找信息
"index_path": "indexes/e5_Flat.index", # 索引文件的路径，用于加速检索过程
}
# 使用配置字典和一个配置文件路径来初始化配置对象
config = Config("my_config.yaml", config_dict=config_dict)
为了让 AI 助手更加人性化，我们需要为它设定一些对话模板。这些模板会指导 AI 如何回应用户的输入，并确保回复既友好又准确。
# 定义一个带有引用信息（reference）的系统提示，AI 在回应时会参考这些信息
system_prompt_rag = (
"你是一个友好的 AI 助手。"
"像人类一样回应输入，如果输入中有指令，请遵循指令进行回应。"
"\n以下是一些提供的参考信息。你可以使用这些信息来回答问题。\n\n{reference}"
)
# 定义用户输入的基本模板，{question}会被实际的问题所替换
base_user_prompt = "{question}"
# 使用前面定义的配置和模板，创建一个带有引用信息的对话模板对象
prompt_template_rag = PromptTemplate(config, system_prompt=system_prompt_rag, user_prompt=base_user_prompt)
在配置好对话模板之后，接下来我们需要加载之前配置的检索模型和生成模型。这两种模型在 PaddleNLP 库中已经集成，所以我们可以直接调用它们，无需从头开始训练或编写复杂的代码。
# 根据配置加载检索模型，这是 RAG 用于从知识库中查找信息的模型
retriever = load_retriever(config)
# 根据配置加载生成模型，这是 RAG 用于生成输出的模型
generator = load_generator(config)
通过这段代码，RAG 首先使用检索模型根据用户的查询找到最相关的文档。然后，它将这些文档信息整合到对话模板中，形成一个包含引用信息的输入提示。最后，使用生成模型根据这个输入提示来生成智能化的回应，并打印出来。
# 使用检索模型，根据用户的查询（query）来检索最相关的 topk 个文档
retrieved_docs = retriever.search(query, num=topk)
# 将检索到的文档信息整合到对话模板中，形成带有引用信息的输入提示
input_prompt_with_rag = prompt_template_rag.get_string(question=query, retrieval_result=retrieved_docs)
# 使用生成模型，根据带有引用信息的输入提示来生成回应
# 这里可以设置一些生成参数，如 temperature 控制生成的随机性，max_new_tokens 控制生成的最大长度
response_with_rag = generator.generate(
input_prompt_with_rag, temperature=temperature, max_new_tokens=max_new_tokens
)[0]
# 打印生成的回应
print(response_with_rag)
FlashRAG-Paddle 这一工具包不仅有助于现有 RAG 技术的复现，还支持新方法的开发，更重要的是，它为基于国产硬件和软件的 AI 应用提供了更广泛、更灵活的开发和部署选项，从而推动了 AI 技术的自主创新和国产化进程。
FlashRAG 和 FlashRAG-Paddle 的所有资源已开源，我们诚挚邀请国内外的研究人员和开发者使用、复现和贡献代码，共同推动 RAG 技术的发展和国产化进程！
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