我们很高兴地宣布推出RAG开发工具，这是澳鹏大模型智能开发平台的一项新功能。此功能可帮助团队轻松创建高质量的检索增强生成 (RAG) 模型。

什么是 RAG？

检索增强生成 (RAG) 通过利用大量外部数据源（例如企业的知识库）显著增强了大语言模型 (LLM) 的功能。与纯生成模型相比，RAG 系统提供更可靠、更相关的输出，但它们无法避免数据质量差的陷阱，这可能会损害 AI 输出的可靠性。根据Gartner 的数据，由于返工和效率低下，数据质量差每年平均给组织造成 1290 万美元的损失。

在 Appen，我们采访了机器学习从业者和研究人员，以了解他们在开发 RAG 流程时面临的挑战。基于这些见解，我们提出了一种以人为本的方法驱动的以数据为中心的工作流程，旨在指导从业者完成 RAG 开发生命周期的各个阶段。

构建我的 RAG：通过人机交互简化开发

澳鹏RAG开发工具提供了一套全面的模板，涵盖了基本任务，例如从复杂的 PDF 中删除重复数据或提取数据以确保矢量数据库提取的可扩展性，使用来自其他系统的标签或注释丰富源数据以提高检索质量，以及整理黄金数据集以帮助评估端到端系统。

RAG开发的主要步骤

准备我的数据 - 利用模板来分割和丰富您的文档，确保您的嵌入数据连贯且相关。

构建我的提示 - 使用专用模板设计有效的提示。这些模板指导您设计问题和命令并帮助评估其质量。

优化我的模型 - 评估、排序并优化您的 RAG 模型的响应，通过识别和纠正差异来提高准确性。

确保我的模型安全 - 通过严格的红队流程确保稳健性和可靠性。使用 AI 聊天反馈来测试性能并识别潜在漏洞。

RAG开发工具模板：提高效率

我们预先构建的模板可帮助您创建高效、可靠的 RAG 模型，以满足您的特定需求。它们有助于：

• 根据源文档评估块以确保完整性、相关性和完整性。
• 从 OCR 文档中选择和分类信息，使用 NER 标记和分类文本，并提取必要的细节。
• 总结块以实现有效的信息检索，并使用类别或意图等元数据丰富它们。
• 将元数据分配给原始文档，改进块文本以确保准确性，并对相似的块进行重复数据删除以保留多样化和独特的信息。

澳鹏的大模型全面支持

澳鹏的RAG开发工具通过人机交互流程得到增强，可确保企业能够根据自己的需求开发高质量的 RAG 模型。通过提供结构化、模板驱动的数据准备、快速创建和模型优化方法，我们可以帮助您实现成功实施 RAG 所需的准确性、效率和可靠性。