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给RAG系统做一次全面「体检」，亚马逊开源RAGChecker诊断工具
给RAG系统做一次全面「体检」，亚马逊开源RAGChecker诊断工具
2024年8月19日修改
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亚马逊上海人工智能研究院成立于 2018 年，已成为深度学习研究领域的领先机构之一，共发表了～90 篇论文。研究领域包括深度学习的基础理论、自然语言处理、计算机视觉、图机器学习、高性能计算、智能推荐系统、欺诈检测与风险控制、知识图谱构建以及智能决策系统等。研究院率先研究和开发了世界领先的深度图学习库 Deep Graph Library (DGL)，结合了深度学习和图结构表示的优势，影响许多重要应用领域。
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术正在彻底革新 AI 应用领域，通过将外部知识库和 LLM 内部知识的无缝整合，大幅提升了 AI 系统的准确性和可靠性。然而，随着 RAG 系统在各行各业的广泛部署，其评估和优化面临着重大挑战。现有的评估方法，无论是传统的端到端指标还是针对单一模块的评估，都难以全面反映 RAG 系统的复杂性和实际表现。特别是，它们只能提供一个最终打分报告，仅反映 RAG 系统的性能优劣。
人生病了需要去医院做检查，那 RAG 系统生病了，如何诊断呢？
近日，亚马逊上海人工智能研究院推出了一款名为 RAGChecker 的诊断工具为 RAG 系统提供 细粒度、全面、可靠 的诊断报告，并为进一步提升性能， 提供可操作的方向 。本文详细介绍了这个 RAG 的 “显微镜”，看看它如何帮助开发者们打造更智能、更可靠的 RAG 系统。
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