«`html
AutoRAG: Автоматизированный инструмент для оптимизации RAG-пайплайнов
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это структура, которая улучшает языковые модели, сочетая два основных компонента: Retriever и Generator. Пайплайн RAG используется в задачах, где важна точность и актуальность данных, таких как чат-боты и поиск информации.
Проблемы выбора RAG-пайплайна
Существует множество RAG-пайплайнов, и выбрать подходящий для своих данных сложно. Оценка всех модулей RAG требует много времени и усилий.
Решение: AutoRAG
AutoRAG — это инструмент для поиска оптимального RAG-пайплайна для ваших данных. Он помогает автоматически оценивать различные модули RAG и находить лучший пайплайн для ваших задач.
Основные функции AutoRAG:
- Создание данных: Генерация данных для оценки RAG на основе сырых документов.
- Оптимизация: Автоматическое проведение экспериментов для нахождения лучшего RAG-пайплайна.
- Развертывание: Развертывание лучшего RAG-пайплайна с помощью одного YAML-файла.
Как работает оптимизация RAG-пайплайна?
Каждый узел в пайплайне выполняет определенную функцию, передавая результаты следующему узлу. Основные узлы включают 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
Для оценки RAG-моделей нужны данные, но часто их недостаточно. С помощью больших языковых моделей (LLMs) можно генерировать синтетические данные. Процесс включает:
- Парсинг: Подготовка данных из сырых документов.
- Чанкование: Создание пар QA из корпуса данных.
- Создание QA: Каждому корпусу нужны соответствующие наборы данных QA.
Заключение
AutoRAG — это автоматизированный инструмент для нахождения оптимального RAG-пайплайна для конкретных наборов данных. Он упрощает оценку различных модулей RAG и поддерживает создание, оптимизацию и развертывание данных. AutoRAG предлагает значительный потенциал для дальнейшей оптимизации и развития в выборе и развертывании RAG-пайплайнов.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), грамотно используйте AutoRAG.
Практические шаги для внедрения ИИ:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм.
Попробуйте AI Sales Bot — это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru!
«`
