GitHub-Marker-Inc-Korea/AutoRAG：用于RAG的AutoML工具

AutoRAG 是一款创新的 AutoML 工具，专门设计用于优化检索增强生成（RAG）管道，这对于增强机器学习中的数据检索过程至关重要。AutoRAG 特别引人注目的地方在于其能够评估并确定针对特定用例最有效的 RAG 模块组合，简化了优化过程。这个工具不仅对专家有益，也适用于初学者，因为它提供了用户友好的教程和指南。此外，AutoRAG 云端 beta 版本提供了一个支持环境，用于运行优化和构建评估数据集。为部署 RAG 管道提供了一个网络界面进一步简化了用户体验，使其成为那些希望轻松部署机器学习模型的人的实用选择。作为开源项目并欢迎贡献，AutoRAG 对于任何对机器学习领域感兴趣的人都是一个宝贵的资源，特别是那些专注于数据检索和生成的人。- AutoRAG是一个用于自动找到最佳RAG流水线的AutoML工具。 - 它可以自动评估各种RAG模块，并找到最适合自己使用情况的RAG流水线。 - AutoRAG支持简单的评估多个RAG模块组合的方法。 - AutoRAG Cloud beta可以帮助用户运行AutoRAG并进行优化。 - AutoRAG需要QA数据集和语料库数据集进行优化。 - AutoRAG使用Docker容器进行优化和部署。 - 用户可以通过命令行界面或API服务器使用优化后的RAG流水线。 - AutoRAG提供了多种数据创建模块、RAG优化节点和评估指标的支持。 - AutoRAG是开源项目，欢迎贡献和建议。