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。該模型通過與檢索器的多輪對話，系統性地規劃檢索和細化查詢，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能夠根據問題的復雜性和檢索到的知識的相關性，動態調整迭代次數，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。它通過與檢索器進行多輪交互，進行系統化的檢索規劃與查詢細化，能夠自主生成推理決策指令，以獲取和利用外部知識。該模型的動態調整能力使其能夠根據問題復雜性和檢索知識的相關性，自動優化迭代次數，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。
• 動態調整迭代次數：根據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。
• 性能提升：在多個基準測試中展現出卓越的性能，尤其在處理復雜的多跳問答任務時表現突出。
• 增強可解釋性：模型以自然語言形式呈現迭代檢索過程，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劃、信息提取和答案推斷。
• 數據構建與訓練：模型自動生成基于推理的決策指令，以構建訓練數據集，并對LLMs進行監督式微調。
• 推理類型：在迭代檢索中集成三種推理類型：檢索規劃、信息提取和答案推斷，模擬人類的認知過程。
• 數據過濾與格式化：在生成數據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：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：作為智能問答系統的核心，能夠處理用戶提問并從大量數據中檢索準確答案。
• 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。
• 企業市場分析：協助企業從市場數據中提取洞察，支持商業策略的制定。
• 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。