BGE-M3项目介绍了一种多功能的嵌入模型，其在多功能性（密集、多向量和稀疏检索）、多语言性（支持100多种语言）和多粒度性（处理从短句子到长达8192个标记的文档输入）方面表现优异。它使用混合检索管道，结合不同...

Retrieval Augmented Generation（RAG）是一种将外部知识融入语言模型生成中的方法。RAGatouille库允许训练和研究最先进的RAG系统。它简化了研究人员的工作，使其能够更轻松地构建检索管道，并将其应用于语言生成领...