AutoRAG

AutoRAG – 中科院開源的自主迭代檢索模型

AutoRAG是一款由中國科學院計算技術研究所（ICT/CAS）、人工智能安全重點實驗室及中國科學院大學的研究團隊共同研發(fā)的新型自主迭代檢索模型，專為大型語言模型（LLMs）量身定制，旨在提升在知識密集型任務中的表現(xiàn)。該模型通過與檢索器的多輪對話，系統(tǒng)性地規(guī)劃檢索和細化查詢，自主合成基于推理的決策指令，從而獲取和利用外部知識。AutoRAG能夠根據(jù)問題的復雜性和檢索到的知識的相關性，動態(tài)調整迭代次數(shù)，無需人工干預，顯著提高了性能與效率。

AutoRAG是什么

AutoRAG是一個創(chuàng)新的自主迭代檢索模型，旨在增強大型語言模型（LLMs）在知識密集型任務中的表現(xiàn)。它通過與檢索器進行多輪交互，進行系統(tǒng)化的檢索規(guī)劃與查詢細化，能夠自主生成推理決策指令，以獲取和利用外部知識。該模型的動態(tài)調整能力使其能夠根據(jù)問題復雜性和檢索知識的相關性，自動優(yōu)化迭代次數(shù)，從而提升性能和效率。

AutoRAG的主要功能

• 自主迭代檢索：通過與檢索器進行多輪對話，AutoRAG能夠規(guī)劃檢索過程并細化查詢，以獲取所需的外部知識。
• 推理與決策：該模型具備內部推理能力，能夠判斷何時需要檢索新信息及具體檢索哪些內容。
• 動態(tài)調整迭代次數(shù)：根據(jù)問題復雜性和檢索知識的相關性，自動調整與檢索器的交互次數(shù)。
• 性能提升：在多個基準測試中展現(xiàn)出卓越的性能，尤其在處理復雜的多跳問答任務時表現(xiàn)突出。
• 增強可解釋性：模型以自然語言形式呈現(xiàn)迭代檢索過程，提升了可解釋性，讓用戶更容易理解模型的操作。

AutoRAG的技術原理

• 基于LLMs的決策：AutoRAG構建在大型語言模型強大的決策能力之上，通過微調和模型的利用實現(xiàn)自主決策。
• 多輪對話：模型通過與檢索器進行多輪交互，模擬人類在解決問題時的信息檢索過程。
• 迭代檢索過程：這一過程被視為包含多個迭代的對話，每次迭代涵蓋檢索規(guī)劃、信息提取和答案推斷。
• 數(shù)據(jù)構建與訓練：模型自動生成基于推理的決策指令，以構建訓練數(shù)據(jù)集，并對LLMs進行監(jiān)督式微調。
• 推理類型：在迭代檢索中集成三種推理類型：檢索規(guī)劃、信息提取和答案推斷，模擬人類的認知過程。
• 數(shù)據(jù)過濾與格式化：在生成數(shù)據(jù)時進行過濾和格式化，以確保推理與查詢的質量以及最終答案的準確性。

AutoRAG的項目地址

• 項目官網(wǎng)：auto-rag.com
• GitHub倉庫：https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/AutoRAG
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.19443

AutoRAG的應用場景

• 智能問答系統(tǒng)：作為智能問答系統(tǒng)的核心，能夠處理用戶提問并從大量數(shù)據(jù)中檢索準確答案。
• 學術研究助手：幫助研究人員快速獲取特定領域的知識，支持學術探索和論文撰寫。
• 企業(yè)市場分析：協(xié)助企業(yè)從市場數(shù)據(jù)中提取洞察，支持商業(yè)策略的制定。
• 在線教育平臺：為教育資源提供支持，自動生成答案，提升在線學習體驗。
• 客戶服務自動化：在客戶服務中提供基于知識庫的自動回答，提升響應效率。