在训练平台中使用 DAG 编排管理 RAG 模型训练与评估复杂流程 大家好，今天我将为大家讲解如何利用 DAG (Directed Acyclic Graph，有向无环图) 编排工具，在训练平台上高效地管理和自动化 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 模型的训练与评估流程。RAG 模型的训练和评估涉及多个步骤，包括数据预处理、索引构建、模型训练、评估指标计算等。这些步骤之间存在复杂的依赖关系，手动管理容易出错且效率低下。DAG 编排可以帮助我们清晰地定义这些依赖关系，并自动化执行整个流程。 一、RAG 模型训练与评估流程概述 在深入 DAG 编排之前，我们先来回顾一下 RAG 模型的典型训练与评估流程。 数据准备与预处理: 数据收集: 收集用于训练和评估的文档数据。这些数据可以是文本文件、网页内容、数据库记录等。 文本清洗: 去除 HTML 标签、特殊字符、停用词等，并将文本转换为小写。 文本分割: 将长文本分割成较小的段落或句子，以便更好地进行检索。 知识库构建 (索引构建): 文本嵌入: 使用预训练的语言模型 (例如，Senten …