AutoRAG – 中科院开源的自主迭代检索模型

AutoRAG是一款由中国科学院计算技术研究所（ICT/CAS）、人工智能安全重点实验室及中国科学院大学的研究团队共同研发的新型自主迭代检索模型，专为大型语言模型（LLMs）量身定制，旨在提升在知识密集型任务中的表现。该模型通过与检索器的多轮对话，系统性地规划检索和细化查询，自主合成基于推理的决策指令，从而获取和利用外部知识。AutoRAG能够根据问题的复杂性和检索到的知识的相关性，动态调整迭代次数，无需人工干预，显著提高了性能与效率。

AutoRAG是什么

AutoRAG是一个创新的自主迭代检索模型，旨在增强大型语言模型（LLMs）在知识密集型任务中的表现。它通过与检索器进行多轮交互，进行系统化的检索规划与查询细化，能够自主生成推理决策指令，以获取和利用外部知识。该模型的动态调整能力使其能够根据问题复杂性和检索知识的相关性，自动优化迭代次数，从而提升性能和效率。

AutoRAG的主要功能

• 自主迭代检索：通过与检索器进行多轮对话，AutoRAG能够规划检索过程并细化查询，以获取所需的外部知识。
• 推理与决策：该模型具备内部推理能力，能够判断何时需要检索新信息及具体检索哪些内容。
• 动态调整迭代次数：根据问题复杂性和检索知识的相关性，自动调整与检索器的交互次数。
• 性能提升：在多个基准测试中展现出卓越的性能，尤其在处理复杂的多跳问答任务时表现突出。
• 增强可解释性：模型以自然语言形式呈现迭代检索过程，提升了可解释性，让用户更容易理解模型的操作。

AutoRAG的技术原理

• 基于LLMs的决策：AutoRAG构建在大型语言模型强大的决策能力之上，通过微调和模型的利用实现自主决策。
• 多轮对话：模型通过与检索器进行多轮交互，模拟人类在解决问题时的信息检索过程。
• 迭代检索过程：这一过程被视为包含多个迭代的对话，每次迭代涵盖检索规划、信息提取和答案推断。
• 数据构建与训练：模型自动生成基于推理的决策指令，以构建训练数据集，并对LLMs进行监督式微调。
• 推理类型：在迭代检索中集成三种推理类型：检索规划、信息提取和答案推断，模拟人类的认知过程。
• 数据过滤与格式化：在生成数据时进行过滤和格式化，以确保推理与查询的质量以及最终答案的准确性。

AutoRAG的项目地址

• 项目官网：auto-rag.com
• GitHub仓库：https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/AutoRAG
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.19443

AutoRAG的应用场景

• 智能问答系统：作为智能问答系统的核心，能够处理用户提问并从大量数据中检索准确答案。
• 学术研究助手：帮助研究人员快速获取特定领域的知识，支持学术探索和论文撰写。
• 企业市场分析：协助企业从市场数据中提取洞察，支持商业策略的制定。
• 在线教育平台：为教育资源提供支持，自动生成答案，提升在线学习体验。
• 客户服务自动化：在客户服务中提供基于知识库的自动回答，提升响应效率。