Marker-Inc-Korea/AutoRAG
کاربرد:
این چارچوب متن‌باز برای ارزیابی و بهینه‌سازی سیستم‌های RAG (تولید تقویت‌شده با بازیابی) طراحی شده و با استفاده از خودکارسازی سبک AutoML، فرآیند بهینه‌سازی را ساده و کارآمد می‌کند. ️
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی می‌خوای بدون دخالت دستی زیاد، یک سیستم RAG رو ارزیابی کنی، بهترین ترکیب از مدل‌ها، رنکرها و استراتژی‌های بازیابی رو پیدا کنی، یا دقت پاسخ‌های مبتنی بر اسناد رو افزایش بدی.
چند مثال از موارد استفاده
- بهینه‌سازی چت‌بات‌های شرکتی که از اسناد داخلی استفاده می‌کنن
- بهبود دقت سیستم‌های پاسخ‌گویی خودکار در محیط‌های آموزشی یا پشتیبانی فنی
- ارزیابی خودکار عملکرد مدل‌های RAG در مقایسه با معیارهای مختلف مثل دقت، پوشش و انسجام
- ##AutoRAG
- ##RetrievalAugmentedGeneration
- ##AutoML
- ##OpenSource
- ##AIoptimization
- ##RAGevaluation
- ##DocumentRetrieval
- ##ChatbotOptimization
- ##NLPtools
- ##AIframework