AutoRAG 是由 Marker Inc. Korea 开发的开源自动化 RAG（检索增强生成）管道构建工具，专注于简化和优化文档检索与生成式 AI 的集成流程。该工具通过自动化的方式处理从文档摄取、向量化、检索到生成的完整流程，大幅降低了构建高质量 RAG 系统的技术门槛和开发成本。
核心功能
AutoRAG 提供了完整的 RAG 流水线自动化能力，包括智能文档解析、多策略分块、向量索引构建、检索器优化等关键功能。平台支持多种文档格式的自动处理，能够智能识别文档结构并采用最优的分块策略。通过内置的评估框架，AutoRAG 可以自动测试不同的检索和生成策略组合，找出最适合特定数据集的配置方案，实现 RAG 系统性能的自动优化。
技术特点
AutoRAG 采用模块化设计架构，与主流的向量数据库和大语言模型无缝集成。平台提供灵活的配置系统，支持用户自定义检索策略、重排序算法、提示词模板等关键参数。内置的 A/B 测试和评估机制能够对比不同配置的效果，帮助开发者快速找到最佳方案。此外，AutoRAG 还提供了详细的性能指标监控和可视化分析工具，便于持续优化和问题诊断。
应用场景
AutoRAG 广泛应用于企业知识管理、智能客服、技术文档问答等场景。对于需要快速构建文档检索系统的团队，AutoRAG 能够显著缩短开发周期，避免重复造轮子。其自动化评估能力特别适合需要在多个数据集上进行 RAG 系统性能对比和优化的研究场景。无论是原型验证还是生产部署，AutoRAG 都能提供稳定可靠的解决方案，帮助开发者专注于业务逻辑而非底层技术细节。