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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
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原文英文，约2800词，阅读约需11分钟。
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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。
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关键要点
- watsonx.ai平台新增功能，利用AutoAI简化和加速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。
- 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。
- 用户需创建watsonx.ai Runtime Service实例并安装必要的模块和依赖。
- 定义watsonx.ai凭证和项目ID以进行API调用。
- 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。
- 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。
- 调用run()方法触发AutoAI RAG实验，可以选择交互模式或后台模式。
- 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。
- 可以通过get_pattern()和get_pattern_details()方法获取最佳模式的详细信息。
- 构建基于最佳模式的解决方案，并进行文档索引。
- 可以使用历史运行记录来查看之前的RAG优化器作业。
- 使用cancel_run()方法删除当前实验，清理所有创建的资产。
❓
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。
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