RAGtune è un tool open source per RAG e fine tuning di modelli linguistici
L’ottimizzazione della pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) rappresenta una sfida significativa nell’elaborazione del linguaggio naturale. Per ottenere prestazioni ottimali, gli sviluppatori si trovano infatti spesso a dover selezionare la migliore combinazione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), embeddings, trasformazioni delle query e reranker. Senza una guida adeguata, questo processo può essere scoraggiante e richiedere molto tempo.
Le soluzioni esistenti per la messa a punto e l’ottimizzazione delle pipeline RAG sono limitate in termini di accessibilità e facilità d’uso. Molte richiedono conoscenze complesse dei linguaggi di programmazione e metriche di valutazione complete per valutare efficacemente le prestazioni. Di conseguenza, gli sviluppatori incontrano ostacoli nello sperimentare in modo efficiente diversi parametri e configurazioni per trovare la configurazione più efficace per il loro caso d’uso specifico.
RAGTune è un nuovo tool open-source progettato specificamente per semplificare il processo di messa a punto e ottimizzazione delle pipeline RAG. A differenza di altri strumenti, RAGTune consente agli sviluppatori di sperimentare con vari LLM, embeddings, trasformazioni di query e reranker, aiutandoli a identificare la configurazione ottimale per le loro esigenze specifiche.
🚀 Introducing RAGTune: An Open-Source tool for tuning and optimizing RAG pipelines!
— Misbah Syed (@MisbahSy) March 19, 2024
Curious about the best combo of LLMS, embeddings, retrievers, etc. for your RAG app? Now you can easily experiment and see what works best.
1/ Start with uploading documents and providing some… pic.twitter.com/qU498qSt2n
RAGTune fornisce una serie completa di metriche di valutazione per valutare le prestazioni delle diverse configurazioni della pipeline. Queste metriche comprendono la pertinenza, la somiglianza e la correttezza delle risposte e la precisione del contesto. Analizzando queste metriche, gli sviluppatori possono capire l’efficacia dei diversi parametri e prendere decisioni informate per migliorare le loro applicazioni RAG.
Sfruttando la funzione di confronto delle prestazioni di RAGTune, gli sviluppatori possono prendere decisioni informate e basate sui dati per ottimizzare le loro pipeline RAG. Sia che si tratti di valutare la somiglianza semantica delle risposte generate o di misurare il richiamo in base alle entità presenti nel contesto, RAGTune fornisce agli sviluppatori gli strumenti adatti a mettere a punto ogni aspetto della pipeline, con lo scopo di migliorare i risultati e l’efficienza.