【文末福利赠书】自动化RAG框架-“AutoML风”卷到了RAG？

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

关于赠书

本公众号联合人邮社异步社区给粉丝发的福利书籍（计划赠送3本）如下：

《动手学自然语言处理》本书介绍了自然语言处理的原理和方法及其代码实现，将自然语言处理的理论与实践相结合，提供所介绍方法的代码示例，能够帮助读者掌握理论知识并进行动手实践。

赠书规则 ：

1. 点赞、在看本文，关注本公众号
2. 加入读者技术交流群，笔者将在活动结束后在群中发布抽奖

4. 查看中奖，笔者将联系完成步骤1、2中的中奖粉丝快递信息

   活动时间：2024.10.30-2024.11.05

参考

• paper：https://arxiv.org/pdf/2410.20878v1

• code：https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG