LRAGE (Legal Retrieval Augmented Generation Evaluation) là một bộ công cụ mã nguồn mở được thiết kế để đánh giá hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trong các tác vụ liên quan đến pháp lý. Với sự tích hợp sẵn các bộ dữ liệu và công cụ, LRAGE giúp các nhà nghiên cứu đánh giá hiệu suất của LLMs một cách dễ dàng và hiệu quả.
Mục lục
Tại Sao Chọn LRAGE?
LRAGE được phát triển để giải quyết những thách thức đặc thù trong lĩnh vực AI pháp lý. Nó cung cấp:
- Bộ Chỉ Mục Dữ Liệu Pháp Lý: Bao gồm các chỉ mục BM25 và embeddings được tạo sẵn từ Pile-of-law, giúp giảm thiểu thời gian thiết lập.
- Tích Hợp Retriever & Reranker: Cho phép đánh giá linh hoạt các hệ thống truy xuất và sắp xếp lại dữ liệu.
- Giao Diện Người Dùng Trực Quan: Hỗ trợ GUI giúp người dùng dễ dàng thao tác mà không cần kiến thức sâu về command-line.
Các Tính Năng Nổi Bật
LRAGE đi kèm với nhiều tính năng độc đáo, bao gồm:
- Đánh Giá Tập Trung Vào Pháp Lý: Sử dụng các bộ dữ liệu từ Pile-of-law, LegalBench, và LawBench.
- Hỗ Trợ Smolagents: Tích hợp với framework smolagents để đánh giá các tác vụ phức tạp đòi hỏi suy luận đa bước.
- LLM-as-a-Judge: Sử dụng LLM để đánh giá chất lượng phản hồi của các mô hình dựa trên các tiêu chí tùy chỉnh.
Cách Cài Đặt Và Sử Dụng
Để bắt đầu với LRAGE, bạn có thể làm theo các bước sau:
- Tạo Môi Trường Conda:
conda create -n lrage python=3.10 -y - Clone Repository:
git clone https://github.com/hoorangyee/LRAGE.git - Cài Đặt:
pip install -e .
Sau khi cài đặt, bạn có thể sử dụng CLI hoặc GUI để tiến hành đánh giá các mô hình LLM.
Kết Luận
LRAGE là một công cụ hữu ích dành cho các nhà nghiên cứu AI trong lĩnh vực pháp lý. Với các tính năng đa dạng và dễ sử dụng, nó sẽ là trợ thủ đắc lực trong việc đánh giá và cải thiện hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn.
