RAGFoundry是一个库,旨在通过在特别创建的RAG增强数据集上微调模型,提高大型语言模型(LLMs)使用外部信息的能力。该库通过参数高效微调(PEFT)帮助用户轻松训练模型,并使用RAG特定指标衡量性能提升。它具有模块化设计,工作流程可通过配置文件自定义。