RAFT v3.1 开源:用检索增强微调克隆真人写作人格
jessi_cata · x · 2026-09-15
开源项目 RAFT（Retrieval-Augmented Fine-Tuning）发布 v3.1，主打用个人历史文本「克隆」一个对话人格模型。
工作原理
- 语料导入：支持 X、Substack、LessWrong、EA Forum 等来源，一条 CLI 命令即可抓取，重复导入只取增量
- 记忆库：把文章、评论按时间切块并嵌入向量库，附带时间元数据
- 时间过滤召回：为每段对话只检索发生在该对话之前的文本，生成推理轨迹连接「回忆」与真实回复，构成训练样本
- 推理时：相关记忆被预填进 think block，再让模型生成推理与回答
可用性：提供交互式 wizard 从选源、标注角色、准备样本、选择训练目标（OpenAI 或自有 GPU）到评测与服务的一站式流程，已用 gwern 语料做了演示人格。项目开源、支持本地部署与自选模型。
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