一个名为 onetrace 的新工具旨在解决检索增强生成 (RAG) 管道中非确定性行为的问题。当 RAG 系统的答案意外更改时，由于这些管道的复杂多步性质，很难查明原因。Onetrace 通过在每个步骤记录详细的收据来解决此问题，包括输入、输出、使用的工具、版本和设置。这些收据通过哈希链连接以确保完整性，从而可以对运行进行机械比较，以识别任何差异的确切步骤和原因，即使底层 LLM 仍然是非确定性的。 AI
影响 为调试非确定性 RAG 管道提供了确定性记录，这对于可靠的 AI 应用程序开发至关重要。
排序理由 该项目描述了一个用于调试 RAG 管道的新工具。
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