DREAM: 分布式 RAG 实验框架 [译]
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原文中文，约2500字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了在Kubernetes上使用Ray、LlamaIndex、Ragas、MLFlow和MinIO进行分布式RAG实验的蓝图，通过部署必要的Kubernetes工具并在分布式系统中进行实验和评估，目标是比较不同RAG参数组合的性能。文章详细介绍了DREAM项目的架构和代码导览，包括准备非结构化数据、分布式创建黄金数据集、分布式实验与评价以及实验追踪。最后，文章总结了DREAM项目的设计方案和使用开源技术进行分布式RAG实验的能力。
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关键要点
- DREAM是一个分布式RAG实验框架，利用Kubernetes和多种工具进行实验和评估。
- DREAM架构包括Ray、LlamaIndex、Ragas、MLFlow和MinIO等技术栈。
- Ray用于分布式计算，LlamaIndex处理非结构化数据，Ragas生成模拟数据，MinIO作为对象存储，MLflow用于实验追踪。
- 通过Jupyter笔记本准备非结构化数据，并利用Ray驱动分布式创建黄金数据集。
- 分布式实验涵盖多种RAG方法和大语言模型，使用ragas提供的六种评估标准进行评价。
- MLflow用于记录实验成果并可视化结果，展示不同参数组合的性能。
- DREAM项目展示了如何在Kubernetes上利用开源技术进行分布式RAG实验。
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