【RAG】自动化RAG框架-“AutoML风”卷到了RAG？

最新推荐文章于 2025-06-10 09:05:54 发布
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分类专栏： 自然语言处理 RAG 大语言模型 文章标签： 自动化 RAG LLM 自然语言处理
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AutoML（自动机器学习）是指通过自动化过程，简化机器学习模型的开发、训练和优化，使非专业用户也能有效地构建高性能模型。

今天分享的自动RAG框架，该框架能够自动识别给定数据集的合适RAG模块。自动RAG探索并近似数据集的最佳RAG模块组合。

AutoRAG整体结构的结构图

文章评估了各种RAG技术。分别为查询扩展、检索、段落增强、段落重排和提示创建的策略。每种技术旨在优化外部知识源与生成过程的整合，以提高LLM输出的准确性。

文中使用的所有RAG技术

使用教程可以看一下AutoRAG 文档：https://docs.auto-rag.com/

支持的功能

  • 数据创建模块

  • RAG优化节点和模块

  • 评估指标

参考

  • paper：https://arxiv.org/pdf/2410.20878v1
  • code：https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG
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是一个以 LLM 强大的决策能力为核心的自主迭代检索模型，通过多轮对话的方式建立 LLM 与检索者之间的交互模型，通过迭代推理确定何时检索信息、检索什么内容，在获得足够的外部知识后停止迭代，并将答案提供给用户。。Auto-RAG进行迭代推理，策略性地规划检索，提取相关知识，精确识别信息需求，并为下一次检索细化查询，最终收敛到最终答案。在这个例子中，Auto-RAG在与检索器交互五次后终止，成功得出正确答案。：提供可部署的用户交互界面，输入问题后，Auto-RAG 会自动与检索器进行交互，无需人工干预。
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互联网上的信息已成为 RAG 系统主要的外部知识源，比如 Perplexity、 秘塔搜索、天工搜索等应用已将互联网上的信息作为其主要的检索源。这类 RAG 系统一般会下载检索到的 HTML 源码，然后从中提取纯文本，再将纯文本输入 LLMs 中用于增强生成。但此过程丢失了原有 HTML 中的固有结构和语义信息，如标题、表格结构。HtmlRAG 的作者们认为 HTML 在对外部文档建模知识方面优于纯文本。论文：https://arxiv.org/pdf/2411.02959。
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