論文の概要: RAGAS: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15217v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 19:23:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 18:00:55.896966
- Title: RAGAS: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation
- Title（参考訳）: RAGAS:検索増強世代の自動評価
- Authors: Shahul Es, Jithin James, Luis Espinosa-Anke, Steven Schockaert
- Abstract要約: RAGAはRetrieval Augmented Generationパイプラインを評価するためのフレームワークである。
RAGシステムは、検索とLLMベースの生成モジュールで構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.402461447140823
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce RAGAs (Retrieval Augmented Generation Assessment), a framework
for reference-free evaluation of Retrieval Augmented Generation (RAG)
pipelines. RAG systems are composed of a retrieval and an LLM based generation
module, and provide LLMs with knowledge from a reference textual database,
which enables them to act as a natural language layer between a user and
textual databases, reducing the risk of hallucinations. Evaluating RAG
architectures is, however, challenging because there are several dimensions to
consider: the ability of the retrieval system to identify relevant and focused
context passages, the ability of the LLM to exploit such passages in a faithful
way, or the quality of the generation itself. With RAGAs, we put forward a
suite of metrics which can be used to evaluate these different dimensions
\textit{without having to rely on ground truth human annotations}. We posit
that such a framework can crucially contribute to faster evaluation cycles of
RAG architectures, which is especially important given the fast adoption of
LLMs.
- Abstract（参考訳）: RAGA(Retrieval Augmented Generation Assessment)は、RAG(Retrieval Augmented Generation)パイプラインの参照レス評価のためのフレームワークである。
RAGシステムは、検索とLLMベースの生成モジュールで構成され、LLMに参照テキストデータベースからの知識を提供し、ユーザとテキストデータベース間の自然言語層として機能し、幻覚のリスクを低減する。
しかし、RAGアーキテクチャを評価することは、関連性のあるコンテキストパスを検索システムが特定できる能力、LCMがそのようなパスを忠実に活用できる能力、世代自体の品質など、考慮すべき側面がいくつかあるため、難しい。
ragasでは、これらの異なる次元の \textit{with without without handle to rely on ground truth human annotations}を評価するのに使用できるメトリクスのスイートを作成しました。
このようなフレームワークがragアーキテクチャの評価サイクルを高速化する上で,極めて重要な役割を果たすことが期待される。
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