legalbenchrag 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

LegalBench-RAG 是一个用于评估信息检索系统在处理复杂法律合同理解问题方面的性能的基准测试。它允许评估者以确定性方式计算精确度和召回率，甚至精确到字符级别。该项目旨在为研究者和开发者提供一个标准化的测试平台，以推动法律领域信息检索技术的发展。

项目的核心功能

LegalBench-RAG 的核心功能是提供一系列预定义的法律合同理解问题，并为每个问题提供一组参考答案。这些答案以文本片段的形式存在，每个片段都指向原始文本数据中的一个位置。通过这种方式，项目可以评估不同的信息检索系统在处理这些问题时的性能。

项目使用了哪些框架或库？

项目主要使用 Python 作为编程语言，并依赖以下框架或库：

• pip: 用于安装和管理 Python 包。
• pip-tools: 用于同步项目的依赖关系。
• mypy: 用于静态类型检查。
• ruff: 用于代码风格检查。

此外，项目还可能使用了其他一些 Python 标准库和第三方库，具体可见项目的 requirements.txt 文件。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下：

• credentials: 存储API密钥和认证信息的目录。
• legalbenchrag: 包含项目主要代码和脚本。
  • generate: 用于生成基准测试数据的脚本。
  • benchmark.py: 用于运行基准测试的脚本。
• data: 存储基准测试数据和原始文本数据的目录。
• docs: 存储项目文档的目录。
• tests: 存储单元测试的目录。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 数据增强：可以增加更多的法律合同理解问题，或者为现有问题添加更多的参考答案，以提高基准测试的全面性和难度。

2. 多语言支持：目前项目可能只支持英语，可以通过增加其他语言的数据来扩展其适用范围。

3. 集成其他工具：可以集成自然语言处理（NLP）工具，如命名实体识别、关系提取等，以增强系统的功能。

4. 可视化工具：开发一个可视化界面，帮助用户更直观地理解测试结果和系统的性能。

5. 自动化测试：实现一个自动化测试流程，使得研究者可以轻松地提交自己的信息检索系统，并获取性能评估报告。

通过这些扩展和二次开发，LegalBench-RAG 将能更好地服务于法律领域的信息检索技术研究和开发。