AutoRAG

自动雷达成像系统

大型语言模型 (LLM) 显著推动了自然语言处理 (NLP) 领域的发展，使从文本生成到问答等应用成为可能。然而，优化动态外部信息的集成仍然具有挑战性。检索增强生成 (RAG) 技术通过将外部知识源纳入生成过程来解决这一问题，从而增强 LLM 输出的上下文相关性和准确性。虽然 RAG 已被证明是成功的，但选择单个 RAG 技术的过程通常不是自动化的或优化的，从而限制了该技术的潜力和可扩展性。缺乏系统自动化会导致效率低下并阻碍对 RAG 配置的全面探索，从而导致性能不佳。AutoRAG 旨在通过引入一个自动化框架来弥补这一差距，该框架系统地评估管道不同阶段的众多 RAG 设置。AutoRAG 通过大量实验优化 RAG 技术的选择，类似于传统机器学习中的 AutoML 实践。这种方法简化了评估流程并提高了 RAG 系统的性能和可扩展性，从而能够更高效、有效地将外部知识集成到 LLM 输出中。