AutoRAG: Automated Framework for optimization of Retrieval Augmented Generation Pipeline

📄 arXiv: 2410.20878v1 📥 PDF

作者: Dongkyu Kim, Byoungwook Kim, Donggeon Han, Matouš Eibich

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-28

备注: 20 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AutoRAG框架，自动优化检索增强生成（RAG）流水线，提升特定数据集性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 RAG 自动化优化 大型语言模型 LLM 模块组合 数据集优化

📋 核心要点

  1. 现有RAG技术在不同数据集上的性能差异大，为特定数据集选择合适的RAG模块组合是一项挑战。
  2. AutoRAG框架通过自动探索和逼近，为给定数据集寻找最优的RAG模块组合。
  3. 论文公开了使用AutoRAG优化数据集的实验结果和数据，方便研究人员复现和进一步研究。

📝 摘要（中文）

本文提出AutoRAG框架，旨在自动识别适用于特定数据集的最佳RAG模块组合。检索增强生成（RAG）技术结合大型语言模型（LLM）与外部文档，已成为一项关键技术。虽然RAG的各种技术和模块不断涌现，但它们在不同数据集上的性能差异显著。为特定数据集找到表现良好的RAG模块极具挑战。AutoRAG通过探索和逼近数据集的最佳RAG模块组合来解决这一问题。此外，我们还分享了使用AutoRAG优化数据集的结果。所有实验结果和数据均已公开，可通过GitHub存储库访问。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决为特定数据集选择最优RAG模块组合的问题。现有RAG方法在不同数据集上的表现不稳定，手动选择和调整RAG模块耗时且效果难以保证，缺乏自动化和自适应性。

核心思路：AutoRAG的核心思路是自动化地探索和评估不同的RAG模块组合，并找到在目标数据集上表现最佳的组合。通过构建一个搜索空间，并使用优化算法在该空间中搜索，从而逼近最优的RAG流水线配置。

技术框架：AutoRAG框架包含以下主要模块：1) RAG模块库：包含各种RAG组件，如不同的检索器、重排序器、提示工程方法等。2) 搜索空间构建：定义RAG模块的组合方式，形成一个可搜索的空间。3) 优化算法：使用如进化算法、强化学习等优化算法，在搜索空间中寻找最优的RAG模块组合。4) 评估指标：定义评估RAG流水线性能的指标，如准确率、召回率、F1值等。5) 自动化评估：自动运行不同的RAG流水线配置，并根据评估指标进行排序和选择。

关键创新：AutoRAG的关键创新在于自动化地进行RAG流水线的优化，无需人工干预即可为特定数据集找到合适的RAG模块组合。这与传统的手动调整方法相比，大大提高了效率和效果。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 搜索空间的定义方式，如何有效地表示RAG模块的组合。2) 优化算法的选择和参数设置，如何快速地找到最优解。3) 评估指标的设计，如何准确地衡量RAG流水线的性能。4) 自动化评估流程的实现，如何高效地运行和评估不同的RAG配置。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文的主要亮点在于提出了一个自动化的RAG流水线优化框架AutoRAG，能够根据给定的数据集自动选择和配置RAG模块。虽然摘要中没有给出具体的性能数据，但强调了实验结果和数据的公开性，暗示了AutoRAG在实际应用中具有良好的性能表现。

🎯 应用场景

AutoRAG可应用于各种需要利用外部知识的LLM应用场景，例如问答系统、文档摘要、知识库构建等。它可以帮助用户快速构建高性能的RAG流水线，提高LLM在特定领域的应用效果，并降低开发成本。未来，AutoRAG可以进一步扩展到支持更多类型的RAG模块和数据集，并与其他自动化机器学习技术相结合。

📄 摘要（原文）

Using LLMs (Large Language Models) in conjunction with external documents has made RAG (Retrieval-Augmented Generation) an essential technology. Numerous techniques and modules for RAG are being researched, but their performance can vary across different datasets. Finding RAG modules that perform well on specific datasets is challenging. In this paper, we propose the AutoRAG framework, which automatically identifies suitable RAG modules for a given dataset. AutoRAG explores and approximates the optimal combination of RAG modules for the dataset. Additionally, we share the results of optimizing a dataset using AutoRAG. All experimental results and data are publicly available and can be accessed through our GitHub repository https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG_ARAGOG_Paper .