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PRAG的模块化架构实现知识增强与模型推理的无缝衔接

2025-09-10

1.5 K

PRAG采用三层架构设计实现端到端的参数化知识增强流程。该系统的核心模块包括：

数据增强中枢：支持原始文档的标准化处理与BM25检索索引构建，可处理包括维基百科在内的多源异构数据
参数训练引擎：利用低秩适应(LoRA)技术生成轻量级参数适配器，单个文档的参数化表征仅占用5-8MB存储空间
动态推理系统：实时融合多个文档参数化表征，通过权重调节机制实现知识组合推理

这种设计使PRAG在HuggingFace的问答基准测试中达到89.7%的准确率，比传统RAG方法提升12个百分点。模块化架构还支持知识的热更新能力，新文档的参数化过程可在2小时内完成，满足企业级知识库的迭代需求。开发者可通过修改src/root_dir_path.py配置文件快速适配不同应用场景。

本答案来源于文章《PRAG：提升问答系统性能的参数化检索增强生成工具》

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