概要

RAGenは「Domain-Specific Data Generation Framework for RAG Adaptation」を掲げる、RAG（Retrieval-Augmented Generation）モデル向けのドメイン特化QAデータ生成ツールです。与えられたドメインコーパスから自動的に質問・回答ペアを作成し、RAGで利用しやすい形式に整形します。軽量なPythonコードベースで、プロンプトテンプレートやデータ前処理、生成結果のフィルタリングなど、データ作成の主要工程をサポートします。READMEはPython 3.10を前提にしており、関連研究（arXiv:2510.11217）へのリンクも提供されています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 7
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 7
• コミット数: 2
• ファイル数: 14
• メインの言語: Python

主な特徴

• ドメイン特化型のQAペア自動生成に特化：コーパスから直接QAを生成しRAG向けデータを作成する設計。
• Pythonベースで軽量実装：手元環境で容易に試せる構成（Python 3.10を想定）。
• プロンプト／テンプレートによる生成制御：出力形式や問いの粒度をテンプレートで調整可能。
• データ前処理・フィルタリング機能：生成品質を保つためのユーティリティ群を提供。

技術的なポイント

RAGenの技術的要点は「ドメインコーパス→高品質QAデータ→RAG適応」というパイプラインをシンプルに実装している点にあります。リポジトリはPythonで構成され、Stem.pyやUtils.pyなどのユーティリティが核心機能を担います。実務的には入力コーパスから候補文や知識片を抽出し、テンプレート化したプロンプトを用いてLLM（外部の生成モデル）に質問・回答を生成させることを想定しています。生成後は重複排除、適合度スコアリング、長さ・トピック整合性のチェックなどのフィルタリングが入り、RAGで使いやすいJSON/JSONLフォーマットに整形されます。READMEでは関連研究（arXiv:2510.11217）への参照があり、研究的背景に基づく設計思想を持つことが示唆されています。アーキテクチャ的には、プロンプト工夫（テンプレート管理）、データ収集・前処理（トークン化やステミング想定）、生成後処理（スコアリング・フィルタ）という三段階が明確で、RAGのretrieverとgeneratorの間に適切な学習データを供給するための実用的なワークフローを提供します。外部ライブラリや具体的なLLMコネクタの記載は限定的ですが、汎用Pythonモジュールであるため、Hugging FaceやOpenAI API等との組み合わせで容易に運用できます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .gitignore: file
• README.md: file
• Stem.py: file
• Utils.py: file
• assets: dir

…他 9 ファイル

（READMEにはプロジェクト名やPythonバッジ、arXivのリンク、assets下の画像などが含まれています）

まとめ

RAGのドメイン適応に便利な、実用的で拡張しやすいデータ生成フレームワーク。

リポジトリ情報：

• 名前: RAGen
• 説明: A domain specific QA dataset generation framework for RAG adaptation
• スター数: 7
• 言語: Python
• URL: https://github.com/txsing/RAGen
• オーナー: txsing
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/7507377?v=4

READMEの抜粋：

RAGen: Domain-Specific Data Generation Framework for RAG Adaptation