PRAG开源项目 – 提升语言生成质量的参数化检索增强方法

PRAG（Parametric Retrieval-Augmented Generation）是一种新型的参数化检索增强生成方法，旨在让大语言模型更高效地利用外部知识，提升生成质量。该方法通过深度整合外部知识到模型参数中，避免了大上下文窗口带来的计算开销，显著提升了推理能力。PRAG提供了完整的实现代码和预处理数据集，涵盖从数据增强到推理的全流程，使用户能够快速上手并应用于实际场景。

PRAG的特点:

1. 避免大上下文窗口，显著降低计算开销
2. 深度整合外部知识到LLM中，推理能力大幅提升
3. 提供完整的实现代码和预处理数据集，可快速上手
4. 涵盖从数据增强到推理的全流程

PRAG的功能:

1. 通过嵌入外部知识到LLM的参数空间中，提升语言生成的质量
2. 在需要高效检索和生成结合的场景中，如问答系统、知识库查询等
3. 利用提供的代码和数据集，快速实现和测试Parametric RAG方法
4. 用于提升大语言模型在生成任务中的质量
5. 在需要高效利用外部知识的场景中应用
6. 适用于需要减少计算开销的生成任务

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