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app.py

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 import streamlit as st
 import pandas as pd
 
-# 假设你的数据存储在一个CSV文件中，我们将从这个文件中读取数据
+
 def load_data():
     return pd.read_csv("benchmark_data.csv")
 
-# 不区分大小写的搜索功能
 def case_insensitive_search(data, query, column):
-    if query:  # 如果用户输入了搜索词
+    if query: 
         return data[data[column].str.lower().str.contains(query.lower())]
     return data
 
-# 创建一个带有滚动条的表格显示函数
-def display_table(data, rows_per_page=20):
-    # 使用 Streamlit 的 container 来创建滚动效果
+def display_table(data, rows_per_page=10):
     container = st.container()
     with container:
-        # 设置表格高度，基于每行的大致高度估算
-        height = min(40 + rows_per_page * 38, 800)  # 最大高度为800像素
+        height = min(40 + rows_per_page * 38, 800)  
         st.dataframe(data, height=height)
 
-# 页面布局和功能
+
 def main():
     st.title("Multihop-RAG Benchmark Space")
 
     data = load_data()
 
-    # 添加搜索框
     st.sidebar.header("Search Options")
     chat_model_query = st.sidebar.text_input("Search by Chat Model")
     embedding_model_query = st.sidebar.text_input("Search by Embedding Model")
-    chunk_query = st.sidebar.text_input("Search by Chunk")  # 新增按 Chunk 搜索
+    chunk_query = st.sidebar.text_input("Search by Chunk") 
 
-    # 根据输入执行搜索
     if chat_model_query:
         data = case_insensitive_search(data, chat_model_query, 'chat_model')
     if embedding_model_query:
         data = case_insensitive_search(data, embedding_model_query, 'embedding_model')
-    if chunk_query:  # 新增 Chunk 的筛选
+    if chunk_query:  
         data = case_insensitive_search(data, chunk_query, 'chunk')
 
-    # 显示数据
+
     st.header("Benchmark Results")
     st.write("Displaying results for MRR@10, Hit@10, and Accuracy across different frameworks, embedding models, chat models, and chunks.")
-    display_table(data)  # 使用自定义的表格显示函数
+    display_table(data) 
+
 
-    # 数据统计和图表
     if st.sidebar.checkbox("Show Metrics Distribution"):
         st.subheader("Metrics Distribution")
-        st.bar_chart(data[['MRR@10', 'Hit@10', 'Accuracy']])  # 添加Accuracy到图表中
+        st.bar_chart(data[['MRR@10', 'Hit@10', 'Accuracy']]) 
+
+
+    st.sidebar.header("Citation")
+    st.sidebar.info(
+        "Please cite this dataset as:\n"
+        "Author et al. (2024). Multihop-RAG Benchmark Dataset. Retrieved from [Source URL]."
+    )
+    st.markdown("---")
+    st.caption("For citation, please use: 'Author et al. (2024), Multihop-RAG Benchmark Dataset, Retrieved from [Source URL].'")
 
 if __name__ == "__main__":
     main()