AutoRAG: otomatik olarak en iyi RAG hattını bulan otomasyon aracı

• AutoRAG, ML’yi otomatik olarak optimize eden AutoML gibi RAG’i de otomatik olarak optimize eder
• Binlerce belge (pdf, Word vb.) içinde arama yaparak, LLM’in bilmediği bilgiler hakkında da yanıt verebilmesini sağlayan RAG (Retrieval-Augmented Generation) büyük ilgi görüyor.
• Gerçek belgeler üzerinde yüksek performanslı bir RAG hattı kurmak zordur.
• RAG’de veriye ve amaca uygun kombinasyonlar farklıdır; en iyi kombinasyonu bulmak için çok sayıda deneyi ve değerlendirmeyi tekrar etmek gerekir.
• AutoRAG’in şu anda desteklediği 12 modülde bile RAG hattı kombinasyonları 960 farklı seçeneğe kadar çıkacak kadar çeşitlidir.
  (Gömme modelleri ve dil modelleri kombinasyona dahil değildir)
• AutoRAG, ML’yi otomatik olarak optimize eden AutoML gibi RAG’i de otomatik olarak optimize eder
• Yalnızca YAML dosyasını basitçe düzenleyerek kullanılabilir.
• Bulunan en iyi RAG, doğrudan fastAPI sunucusu olarak çalıştırılıp kullanılabilir.

---

RAG’ı öğrenirken, çeşitli hatlar kurup performanslarını denerken hissettiğim en büyük zorluk, “her veriye göre optimize etmek” oldu.
Akademide her gün yeni RAG modülleri veya hatları öneriliyor, ancak bunları büyük emekle getirip gerçek verilere uyguladığınızda performansın hiç artmadığı durumlar çok oluyordu. Ayrıca pdf gibi belgelerden değerlendirme veri kümesi oluşturmak, farklı modüllerle deney yapmak ve bunları değerlendirmek zahmetli ve yorucuydu.

Çoğu RAG geliştirme ekibinin aynı zorluğu yaşayacağını düşündüğümüz için ekibimiz AutoRAG’i açık kaynak olarak geliştirdi. GitHub ve dokümantasyonumuza bakıp adımları izlerseniz kolayca kullanabilirsiniz.

Hem zaten yoğun şekilde RAG geliştirenler hem de RAG’e yeni başlayanlar memnuniyetle kullanabilir!