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知识库与 RAG

paper-rag-copilot：面向学术文献库的严格引用溯源 RAG 助手与幻觉评测

JamesLeeCY/paper-rag-copilot · A strictly citation-grounded RAG assistant for academic literature libraries, featuring quantifiable hallucination evaluation for trustworthy research assistance.

该项目是一个基于检索增强生成（RAG）的学术文献问答助手，面向博士论文或小型期刊论文 PDF 库，强调答案必须严格引用原文（可追溯到章节、段落范围和页码）。系统采用混合检索（稠密向量加 BM25，RRF 融合）、可选的 cross-encoder 重排，以及逐条声明的分层验证级联（逐字引用校验、多模型评审团、NLI/词面回退、规则检查）。项目还附带量化评测工具，用已知答案集衡量生成器的幻觉率，并验证评审模型本身的可信度（假接受/假拒绝率），统计上输出 Wilson 置信区间。README 也如实披露了已知局限与大量小样本评测细节。

# llm-evaluation# source-grounded# retrieval-augmented-generation# retrieval# hallucination-detection
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训练与微调

mlx-embed-finetune：在 Apple Silicon 上用 MLX 微调单向量嵌入模型

Adam-Researchh/mlx-embed-finetune · Fine-tune single-vector embeddings on Apple Silicon with MLX: LoRA/QLoRA, GradCache, multi-positive training and teacher ranking distillation.

该项目面向 Apple Silicon 平台，基于 MLX 框架微调单向量嵌入（embedding）模型，支持 LoRA 与 QLoRA 适配器训练、硬负样本池化、多正样本监督、GradCache 梯度缓存、Matryoshka 损失以及离线教师排序蒸馏，并提供检索质量评测（nDCG@10、MRR@10、Recall@k）与合并 MLX 权重导出，用于本地语义检索。README 给出了快速上手命令、训练与评测文档索引，以及内存占用、SciFact 检索基线和测试覆盖等证据说明。

# fine-tuning# embeddings# qlora# mlx# retrieval
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