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。
RAG-Reward项目是一个研究项目，旨在通过奖励驱动的监督增强检索增强生成（RAG）模型的性能。该项目包括RAG-Reward数据集和RAG特定的奖励模型，用于生成合成数据集以微调RAG编码器，使其输出更符合人类偏好。研究表明，该方法在多个领域表现出显著性能提升，特别是在相关性和生成响应质量方面。项目通过强化学习从人类反馈（RLHF）优化RAG系统，展示了定制评估系统的重要性。
