HippoRAG

HippoRAG是一個啟發自人類長期記憶的新型檢索增強生成(RAG)框架，它使得大型語言模型(LLMs)能夠持續地整合跨外部文檔的知識。該框架通過實驗表明， HippoRAG能夠以更低的計算成本提供通常需要昂貴且高延遲迭代LLM流水線的RAG系統能力。

需求人群：

" HippoRAG面向自然語言處理(NLP)領域的研究人員和開發者，特別是那些對大型語言模型的持續知識整合感興趣的群體。它為開發更智能、更高效的AI系統提供了一個強大的工具，能夠幫助他們構建能夠理解和生成自然語言的複雜應用。"

使用場景示例：

用於構建能夠回答複雜問題的問答系統

在多跳問答任務中整合跨文檔信息以提供準確答案

作為研究項目的一部分，探索人類長期記憶在機器學習中的應用

產品特色：

支持大型語言模型持續整合外部文檔知識

基於神經生物學原理設計，模擬人類長期記憶

通過LangChain調用不同的在線LLM API或離線LLM部署

提供多種檢索策略，包括預定義查詢和API集成

支持與IRCoT集成，實現互補性能提升

提供詳細的環境設置和使用指南，方便用戶快速上手

包含所有必要的數據和腳本，以復現論文中的實驗結果

使用教程：

創建conda環境並安裝依賴

設置數據集，按照指定格式準備檢索語料庫和查詢文件

通過LangChain集成不同的在線或離線大型語言模型

執行索引過程，為檢索語料庫創建索引

運行檢索，使用HippoRAG進行在線檢索或集成到API中

復現論文中的實驗，驗證HippoRAG的性能和效果