論文の概要: CRUD-RAG: A Comprehensive Chinese Benchmark for Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17043v3
• Date: Mon, 15 Jul 2024 11:52:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 02:05:02.747464
• Title: CRUD-RAG: A Comprehensive Chinese Benchmark for Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models
• Title（参考訳）: CRUD-RAG: 大規模言語モデルの検索強化のための総合的な中国語ベンチマーク
• Authors: Yuanjie Lyu, Zhiyu Li, Simin Niu, Feiyu Xiong, Bo Tang, Wenjin Wang, Hao Wu, Huanyong Liu, Tong Xu, Enhong Chen,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の能力を高める技術である。 本稿では,大規模かつ包括的なベンチマークを構築し,様々なRAGアプリケーションシナリオにおけるRAGシステムのすべてのコンポーネントを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.16989035566899
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a technique that enhances the capabilities of large language models (LLMs) by incorporating external knowledge sources. This method addresses common LLM limitations, including outdated information and the tendency to produce inaccurate "hallucinated" content. However, the evaluation of RAG systems is challenging, as existing benchmarks are limited in scope and diversity. Most of the current benchmarks predominantly assess question-answering applications, overlooking the broader spectrum of situations where RAG could prove advantageous. Moreover, they only evaluate the performance of the LLM component of the RAG pipeline in the experiments, and neglect the influence of the retrieval component and the external knowledge database. To address these issues, this paper constructs a large-scale and more comprehensive benchmark, and evaluates all the components of RAG systems in various RAG application scenarios. Specifically, we have categorized the range of RAG applications into four distinct types-Create, Read, Update, and Delete (CRUD), each representing a unique use case. "Create" refers to scenarios requiring the generation of original, varied content. "Read" involves responding to intricate questions in knowledge-intensive situations. "Update" focuses on revising and rectifying inaccuracies or inconsistencies in pre-existing texts. "Delete" pertains to the task of summarizing extensive texts into more concise forms. For each of these CRUD categories, we have developed comprehensive datasets to evaluate the performance of RAG systems. We also analyze the effects of various components of the RAG system, such as the retriever, the context length, the knowledge base construction, and the LLM. Finally, we provide useful insights for optimizing the RAG technology for different scenarios.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の能力を高める技術である。 この方法は、古い情報や不正確な「ハロゲン化」コンテンツを生成する傾向を含む、一般的なLCM制限に対処する。 しかしながら、既存のベンチマークはスコープと多様性に制限があるため、RAGシステムの評価は困難である。 現在のベンチマークのほとんどは、RAGが有利であることを証明できるより広い範囲の状況を見越して、質問応答アプリケーションを評価している。 さらに、実験では、RAGパイプラインのLLMコンポーネントの性能のみを評価し、検索コンポーネントと外部知識データベースの影響を無視する。 これらの課題に対処するため,大規模で包括的なベンチマークを構築し,様々なRAGアプリケーションシナリオにおけるRAGシステムのすべてのコンポーネントを評価する。 具体的には、RAGアプリケーションの範囲を4つの異なるタイプ(Create、Read、Update、Delete(CRUD))に分類しました。 クリート(Create)とは、オリジナルで多様なコンテンツの生成を必要とするシナリオのこと。 読み」とは、知識集約的な状況において複雑な質問に答えることである。 アップデート」は、既存のテキストにおける不正確さや不整合の修正と修正に焦点を当てている。 『削除』は、広義のテキストをより簡潔な形式に要約する作業である。 これらのCRUDカテゴリのそれぞれに対して、RAGシステムの性能を評価するための包括的なデータセットを開発しました。 また,レトリバー,コンテキスト長,知識ベース構築,LLMなど,RAGシステムの様々な構成要素の影響も分析する。 最後に、異なるシナリオに対してRAG技術を最適化するのに有用な洞察を提供する。

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