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watsonx.ai的新实现：通过SDK自动化RAG管道的开发与部署
内容提要
watsonx.ai平台新增功能，利用AutoAI简化和加速基于用户数据的检索增强生成（RAG）模式的优化搜索。用户可直接使用示例代码，无需选择最佳的LLM、文档分块技术和检索方法，从而提升RAG的生产质量和效率。
关键要点
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watsonx.ai平台新增功能，利用AutoAI简化和加速RAG模式的优化搜索。
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用户可直接使用示例代码，无需选择最佳的LLM、文档分块技术和检索方法。
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新功能降低了选择最佳模型和技术的复杂性，提高了RAG的生产质量和效率。
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用户需创建watsonx.ai Runtime Service实例并安装必要的模块和依赖。
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定义watsonx.ai凭证和项目ID以进行API调用。
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上传训练数据和测试数据到COS桶，并定义与这些文件的连接。
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配置AutoAI RAG优化器的输入信息，包括实验名称、描述和优化指标。
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调用run()方法触发AutoAI RAG实验，可以选择交互模式或后台模式。
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使用summary()方法列出训练的模式和评估指标，以便比较和选择最佳模式。
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可以通过get_pattern()和get_pattern_details()方法获取最佳模式的详细信息。
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构建基于最佳模式的解决方案，并进行文档索引。
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可以使用历史运行记录来查看之前的RAG优化器作业。
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使用cancel_run()方法删除当前实验，清理所有创建的资产。
延伸解读
简化RAG开发流程
watsonx.ai的新功能通过AutoAI简化了RAG模式的开发流程，用户无需深入了解不同的LLM和检索方法。这一变化降低了技术门槛，使得更多用户能够快速上手，提升了生产效率。
配置与依赖管理
在使用新功能之前，用户需要创建watsonx.ai Runtime Service实例并安装必要的模块。这一过程虽然简单，但用户需确保所有依赖项正确安装，以避免后续操作中的错误。
实验监控与历史记录
用户可以通过调用相关方法监控实验的运行状态，并查看历史运行记录。这为用户提供了对优化过程的透明度，有助于分析不同实验的效果和选择最佳模式。
延伸问答
watsonx.ai的新功能如何简化RAG模式的开发？
新功能利用AutoAI简化了选择最佳LLM、文档分块技术和检索方法的复杂性，从而加速RAG模式的优化搜索。
用户在使用watsonx.ai进行RAG实验时需要哪些步骤？
用户需创建watsonx.ai Runtime Service实例，安装必要模块，定义凭证和项目ID，上传训练和测试数据，并配置AutoAI RAG优化器的输入信息。
如何触发AutoAI RAG实验？
调用run()方法可以触发AutoAI RAG实验，用户可以选择交互模式或后台模式。
如何比较不同的RAG模式？
可以使用summary()方法列出训练的模式和评估指标，以便比较和选择最佳模式。
watsonx.ai的RAG优化器如何处理历史运行记录？
用户可以通过调用experiment.runs(filter='rag_optimizer').list()方法列出历史运行记录。
如何删除当前的RAG实验？
可以使用cancel_run()方法删除当前实验，清理所有创建的资产。
