自動化優化RAG管道工具AutoRAG介紹

優化檢索增強生成管道的自動化工具：AutoRAG

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一種通過結合檢索器（Retriever）和生成器（Generator）來提升語言模型的框架。RAG管道將檢索器和生成器結合在一個迭代過程中，廣泛應用於開放域問答、知識型聊天機器人及專門的信息檢索任務中，這些任務中真實世界數據的準確性和相關性至關重要。儘管目前有多種RAG管道和模塊可用，但選擇適合自己數據和應用場景的管道仍然困難。而且，製作和評估所有RAG模塊非常耗時且困難，但若不進行這些步驟，便難以知道哪個RAG管道最適合自用情境。

AutoRAG（RAG AutoML Tool）是一種用於尋找“自有數據”最佳RAG管道的工具。它幫助自動評估不同RAG模塊，並找出最適合自用情境的RAG管道。AutoRAG支持以下功能：

– **數據創建**：使用原始文檔創建RAG評估數據。
– **優化**：自動運行實驗以找出數據最佳的RAG管道。
– **部署**：使用單個YAML文件部署最佳RAG管道，並支持Flask服務器。

在RAG管道優化中，一個節點代表一個特定功能，每個節點的結果傳遞到下一個節點。有效的RAG管道的核心節點包括檢索、提示生成和生成器，並可以添加其他節點來提升性能。AutoRAG通過創建各個節點模塊和參數的所有可能組合來實現優化，並根據預定策略選擇最佳結果。前一節點選擇的結果即成為下一節點的輸入，這意味著每個節點都基於前一節點的最佳結果運行。每個節點獨立於輸入結果的生成方式運作，類似於馬爾可夫鏈，只需前一狀態即可生成下一狀態，無需了解整個管道或前面步驟。

RAG模型需要數據進行評估，但大多數情況下很少或沒有適合的數據。然而，隨著大型語言模型（LLMs）的出現，生成合成數據成為解決這一挑戰的有效方法。以下指南概述了如何使用LLMs創建與AutoRAG兼容的數據格式：

– **解析**：設置YAML文件並開始解析。此處可以用幾行代碼解析原始文檔以準備數據。
– **分塊**：使用單一語料庫創建初始QA對，然後將剩餘語料庫映射到QA數據。
– **QA創建**：如果通過不同分塊方法生成多個語料庫，則每個語料庫需要對應的QA數據集。
– **QA-語料映射**：對於多個語料庫，可以將剩餘語料數據映射到QA數據集。為了優化分塊，可以使用不同語料數據評估RAG性能。

某些節點，如query_expansion或prompt_maker，不能直接評估。要評估這些節點，需要建立“擴展查詢的真實值”或“提示的真實值”等真實值。在此方法中，文檔在評估過程中使用指定模塊檢索，query_expansion節點基於這些檢索的文檔進行評估。對於prompt_maker和生成節點，採用類似方法，prompt_maker節點使用生成節點的結果進行評估。AutoRAG目前處於alpha階段，未來有多種優化可能性。

評論：AutoRAG作為一個自動化工具，其在RAG管道選擇和部署中的潛力不容小覷。它不僅簡化了RAG模塊的評估過程，還通過結構化的節點系統提供了一種創新的方式來優化管道。隨著LLMs的進步，使用合成數據來提升自動化評估的準確性是未來的一個重要趨勢。AutoRAG的開發仍在早期階段，但它的概念顯示出未來在RAG技術應用中的巨大潛力和影響力。對於技術開發者和企業來說，這樣的工具將可能成為提升數據處理效率和準確性的關鍵資產。

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