AutoRAG: Автоматизированный инструмент для оптимизации RAG-пайплайнов

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это система, которая улучшает языковые модели, объединяя два основных компонента: Retriever и Generator. Она широко используется для ответов на вопросы, чат-ботов и специализированного поиска информации, где важна точность и актуальность данных.

Проблема выбора RAG-пайплайна

Существует множество RAG-пайплайнов, но выбрать подходящий для ваших данных и задач сложно. Оценка всех модулей RAG требует много времени и усилий.

Решение AutoRAG

AutoRAG — это инструмент, который помогает находить оптимальный RAG-пайплайн для ваших данных. Он автоматически оценивает различные модули RAG и находит лучший вариант для ваших задач.

Ключевые функции AutoRAG:

• Создание данных: Генерация данных для оценки RAG с использованием исходных документов.
• Оптимизация: Автоматическое выполнение экспериментов для нахождения лучшего RAG-пайплайна.
• Развертывание: Развертывание оптимального RAG-пайплайна с помощью одного YAML-файла и поддержка сервера Flask.

Как работает AutoRAG

В процессе оптимизации каждый узел представляет собой конкретную функцию, передавая результаты следующему узлу. Основные узлы для эффективного RAG-пайплайна — это retrieval, prompt maker и generator. AutoRAG создает все возможные комбинации модулей и параметров, выполняет пайплайн с каждой конфигурацией и выбирает оптимальный результат.

Создание синтетических данных

Модели RAG требуют данных для оценки, но часто подходящих данных нет. С помощью больших языковых моделей (LLMs) можно генерировать синтетические данные, что является эффективным решением этой проблемы.

Этапы создания данных:

• Парсинг: Настройка YAML-файла и парсинг исходных документов.
• Чанкование: Создание начальных пар QA из одного корпуса.
• Создание QA: Каждому корпусу необходимо соответствующее QA-набор данных.
• Сопоставление QA и корпуса: Оптимизация чанкования для оценки производительности RAG.

Заключение

AutoRAG — это автоматизированный инструмент для нахождения оптимального RAG-пайплайна для конкретных наборов данных и задач. Он упрощает оценку различных модулей RAG, поддерживает создание данных, оптимизацию и развертывание. Синтетические данные от LLMs улучшают оценку. AutoRAG находится на стадии альфа-тестирования и имеет большой потенциал для дальнейшей оптимизации.

Как использовать ИИ в вашей компании

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, используйте AutoRAG. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите ключевые показатели эффективности и подберите подходящее решение.

Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.