“`html
AutoRAG: Автоматизированный инструмент для оптимизации RAG-пайплайнов
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это система, которая улучшает языковые модели, сочетая два основных компонента: Retriever и Generator. Она широко используется в вопросно-ответных системах, чат-ботах и задачах поиска информации, где важна точность и актуальность данных.
Проблемы выбора RAG-пайплайна
Существует множество RAG-пайплайнов, но выбрать подходящий для своих 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.
Функции AutoRAG
- Создание данных: Генерация данных для оценки RAG с использованием сырых документов.
- Оптимизация: Автоматическое проведение экспериментов для нахождения лучшего RAG-пайплайна.
- Развертывание: Развертывание лучшего RAG-пайплайна с помощью одного YAML-файла.
Как работает оптимизация
В процессе оптимизации каждый узел выполняет свою функцию, передавая результат следующему узлу. Основные узлы — это retrieval, prompt maker и generator. AutoRAG создает все возможные комбинации модулей и параметров, выполняет пайплайн с каждой конфигурацией и выбирает лучший 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. Процесс включает:
- Парсинг: Настройка YAML-файла и парсинг сырых документов.
- Чанкование: Создание пар QA из одного корпуса и сопоставление оставшихся данных.
- Создание QA: Каждому корпусу необходимо соответствующее QA-набор данных.
Оценка узлов
Некоторые узлы, такие как query_expansion или prompt_maker, нельзя оценить напрямую. Для этого необходимо установить истинные значения.
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.
Как использовать ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, используйте AutoRAG. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите ключевые показатели эффективности (KPI) и подберите подходящее решение.
Начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot — этот ИИ-ассистент помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
