RAG-Reward是一个结合数据集和奖励模型的框架，旨在通过强化学习与人类反馈（RLHF）优化检索增强生成（RAG）系统。其核心包含35K偏好注释的数据集和基于此训练的奖励模型，用于提升大型语言模型（LLM）在问答、数据到文本和摘要等RAG任务中的性能。项目通过定义四个关键指标评估生成质量，并开发自动化基准测试管道，实验证明其奖励模型在保留测试集上达到最先进性能。
