我們很高興地宣布推出RAG開發工具，這是澳鵬大模型智能開發平臺的一項新功能。此功能可幫助團隊輕松創建高質量的檢索增強生成 (RAG) 模型。

什么是 RAG？

檢索增強生成 (RAG)?通過利用大量外部數據源（例如企業的知識庫）顯著增強了大語言模型 (LLM) 的功能。與純生成模型相比，RAG 系統提供更可靠、更相關的輸出，但它們無法避免數據質量差的陷阱，這可能會損害 AI 輸出的可靠性。根據Gartner 的數據，由于返工和效率低下，數據質量差每年平均給組織造成 1290 萬美元的損失。

在 Appen，我們采訪了機器學習從業者和研究人員，以了解他們在開發 RAG 流程時面臨的挑戰。基于這些見解，我們提出了一種以人為本的方法驅動的以數據為中心的工作流程，旨在指導從業者完成 RAG 開發生命周期的各個階段。

構建我的 RAG：通過人機交互簡化開發

澳鵬RAG開發工具提供了一套全面的模板，涵蓋了基本任務，例如從復雜的 PDF 中刪除重復數據或提取數據以確保矢量數據庫提取的可擴展性，使用來自其他系統的標簽或注釋豐富源數據以提高檢索質量，以及整理黃金數據集以幫助評估端到端系統。

RAG開發的主要步驟

準備我的數據 - 利用模板來分割和豐富您的文檔，確保您的嵌入數據連貫且相關。

構建我的提示?- 使用專用模板設計有效的提示。這些模板指導您設計問題和命令并幫助評估其質量。

優化我的模型 - 評估、排序并優化您的 RAG 模型的響應，通過識別和糾正差異來提高準確性。

確保我的模型安全 - 通過嚴格的紅隊流程確保穩健性和可靠性。使用 AI 聊天反饋來測試性能并識別潛在漏洞。

RAG開發工具模板：提高效率

我們預先構建的模板可幫助您創建高效、可靠的 RAG 模型，以滿足您的特定需求。它們有助于：

• 根據源文檔評估塊以確保完整性、相關性和完整性。
• 從 OCR 文檔中選擇和分類信息，使用 NER 標記和分類文本，并提取必要的細節。
• 總結塊以實現有效的信息檢索，并使用類別或意圖等元數據豐富它們。
• 將元數據分配給原始文檔，改進塊文本以確保準確性，并對相似的塊進行重復數據刪除以保留多樣化和獨特的信息。

澳鵬的大模型全面支持

澳鵬的RAG開發工具通過人機交互流程得到增強，可確保企業能夠根據自己的需求開發高質量的 RAG 模型。通過提供結構化、模板驅動的數據準備、快速創建和模型優化方法，我們可以幫助您實現成功實施 RAG 所需的準確性、效率和可靠性。