检索问答基准工具

RQABench是一个开源的检索问答基准工具，旨在评估检索增强生成(RAG)系统，具有灵活性、可复现性和可追溯性等特点，支持多种RAG模型的评估并提供标准化的基准测试。

META发布的综合性RAG基准测试工具，专门用于评估检索增强生成(RAG)系统的性能。

在部署语言模型前，评估其在特定领域生成事实性信息的能力很重要。我们提出了方法，通过语料库转换自动生成，以评估模型从语料库生成真实事实而非不正确陈述的能力。我们创建了两个基准，并发现基准分数与模型大小和检索增强相关，但在模型排名上并不总是与困惑度一致。

Simon是一个基于Python的库，支持OCR、数据摄取、语义搜索、抽取式问答、文本推荐和AI聊天等功能。它是开源的（Apache 2.0），并且可以在Postgres实例上运行。

Aide.dev 是一款创新的AI工具，旨在提升开发者的编码体验，通过智能的代码补全和实时聊天支持，使编码过程更加高效和互动，同时确保代码隐私。

一个用于搭建类似Perplexity的问答引擎的项目，结合了多种先进的技术和模型。

Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark，是一个评估大型语言模型和可扩展监督机制能力的高难度数据集，包含448道选择题，旨在测试专家的准确率。

AutoRAG 是一个自动评估多种 RAG 模块的工具，旨在找到最适合你数据的方案，通过一键优化 RAG 流程，提升效率。

AURORA是一个免费的API，基于GPT-3.5模型，旨在提供易于集成和高效的文本生成服务，支持多种语言，适用于多种应用场景。

RankGPT是一个调查生成式LLM（如ChatGPT和GPT-4）在信息检索中的相关性排名能力的项目，旨在利用先进的生成模型提高信息检索的有效性。该项目引入NovelEval测试集以验证模型对未知知识的排名能力，并通过置换蒸馏方案将排名能力转化为小型专有模型，在BEIR基准测试中显示出优于传统监督模型的性能。

基于互信息的广义类别发现，旨在通过最大化互信息来解决广义范畴发现问题。该项目探索参数损失函数族，以评估特征和标签之间的互信息，并自动寻找最大化预测性能的损失函数。引入肘部最大质心移位(Emacs)技术，可以估计未标记集合中的类数，并在多个GCD场景下展现出通用性和竞争力，尤其在处理细粒度分类问题时表现出显著优势。