**優化檢索增強生成管道的自動化工具：AutoRAG**
檢索增強生成（RAG）是一種提升語言模型的框架，結合了兩個主要組件：檢索器和生成器。RAG管道在開放領域問答、知識型聊天機器人和專業信息檢索任務中廣泛使用，因為這些任務中真實數據的準確性和相關性至關重要。儘管已經有多種RAG管道和模塊可用，但選擇哪種管道最適合自己的數據和使用情境卻不容易。此外，建立和評估所有RAG模塊非常耗時和困難，但如果不這樣做，很難知道哪個RAG管道最適合自用。
**AutoRAG** 是一個用於尋找“自用數據”最佳RAG管道的工具。它可以自動評估各種RAG模塊，並找到最適合自用情境的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**：自動運行實驗以找到數據的最佳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管道的優化中，一個節點代表一個特定功能，每個節點的結果傳遞給下一個節點。一個有效的RAG管道的核心節點包括檢索、提示製作和生成，還有其他節點可用來提升性能。AutoRAG通過在每個節點中創建所有可能的模塊和參數組合，執行管道並根據預定策略選擇最佳結果來實現優化。前面節點選擇的結果成為下一個節點的輸入，這意味著每個節點根據其前驅的最佳結果運行。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，僅需要前一狀態來生成下一狀態，而無需了解整個管道或前面的步驟。
RAG模型需要數據進行評估，但在大多數情況下，幾乎沒有合適的數據可用。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案。以下指南介紹如何使用LLMs創建與AutoRAG兼容的數據格式：
– **解析**：設置YAML文件並開始解析。這裡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問答對，然後將剩餘語料庫映射到問答數據。
– **問答創建**：如果通過不同的分塊方法生成多個語料庫，則每個語料庫需要對應的問答數據集。
– **問答-語料庫映射**：對於多個語料庫，可以將剩餘語料數據映射到問答數據集。為優化分塊，可以使用各種語料數據評估RAG性能。
某些節點，如查詢擴展或提示製作，不能直接評估。要評估這些節點，必須建立真實值，如“擴展查詢的真實值”或“提示的真實值”。在此方法中，在評估過程中使用指定模塊檢索文檔，並根據這些檢索的文檔評估查詢擴展節點。對於提示製作和生成節點，採用類似的方法，提示製作節點使用生成節點的結果進行評估。AutoRAG目前處於alpha階段，未來有許多優化可能性。
總結而言，AutoRAG是一個自動化工具，旨在為特定數據集和使用情境識別最佳RAG管道。它通過自我評估數據自動評估各種RAG模塊，提供數據創建、優化和部署支持。此外，AutoRAG將管道結構化為相互連接的節點（檢索、提示製作和生成），並評估模塊和參數的組合以找到最佳配置。來自LLMs的合成數據增強了評估。AutoRAG目前處於alpha階段，在RAG管道選擇和部署方面具有很大的進一步優化和開發潛力。
**編輯評論：**
AutoRAG的出現可能會對RAG管道的選擇和部署帶來革命性的變化。這種自動化工具不僅簡化了複雜的模塊評估過程，還讓非技術用戶也能更輕鬆地進行RAG管道的選擇和部署。未來，隨著技術的進一步發展，這類工具有可能成為人工智能應用中不可或缺的一部分。特別是在香港這樣的資訊密集型城市，這樣的工具能有效提升企業和個人的工作效率，促進更多創新應用的誕生。然而，如何確保這些自動化過程的透明性和可靠性，仍然是未來需要解決的重要問題。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
