論文の概要: FeB4RAG: Evaluating Federated Search in the Context of Retrieval Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11891v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 07:06:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 17:49:58.638893
• Title: FeB4RAG: Evaluating Federated Search in the Context of Retrieval Augmented Generation
• Title（参考訳）: FeB4RAG:検索量増加の文脈におけるフェデレーション検索の評価
• Authors: Shuai Wang, Ekaterina Khramtsova, Shengyao Zhuang, Guido Zuccon
• Abstract要約: フェデレートされた検索システムは、複数の検索エンジンの検索結果を集約し、結果の品質を高め、ユーザの意図に合わせた適切なソースを選択する。 FEB4RAGはRAGフレームワーク内でのフェデレーション検索に特化した新しいデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.371489527686578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Federated search systems aggregate results from multiple search engines, selecting appropriate sources to enhance result quality and align with user intent. With the increasing uptake of Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines, federated search can play a pivotal role in sourcing relevant information across heterogeneous data sources to generate informed responses. However, existing datasets, such as those developed in the past TREC FedWeb tracks, predate the RAG paradigm shift and lack representation of modern information retrieval challenges. To bridge this gap, we present FeB4RAG, a novel dataset specifically designed for federated search within RAG frameworks. This dataset, derived from 16 sub-collections of the widely used \beir benchmarking collection, includes 790 information requests (akin to conversational queries) tailored for chatbot applications, along with top results returned by each resource and associated LLM-derived relevance judgements. Additionally, to support the need for this collection, we demonstrate the impact on response generation of a high quality federated search system for RAG compared to a naive approach to federated search. We do so by comparing answers generated through the RAG pipeline through a qualitative side-by-side comparison. Our collection fosters and supports the development and evaluation of new federated search methods, especially in the context of RAG pipelines.
• Abstract（参考訳）: フェデレートされた検索システムは、複数の検索エンジンから結果を集約し、結果の品質を高め、ユーザの意図に合わせた適切なソースを選択する。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)パイプラインの取り込みの増加に伴い、フェデレーション検索は異種データソース間で関連情報をソーシングし、情報応答を生成する上で重要な役割を果たす。 しかしながら、過去のTREC FedWebトラックで開発されたような既存のデータセットは、RAGパラダイムシフトよりも早く、現代の情報検索の課題の表現が不足している。 このギャップを埋めるため、RAGフレームワーク内でのフェデレーション検索に特化した新しいデータセットFeB4RAGを提案する。 このデータセットは、広く使用されているShabeirベンチマークコレクションの16のサブコレクションから派生したもので、チャットボットアプリケーション用に調整された790の情報リクエスト(会話クエリ)と、各リソースから返される上位結果と、それに関連するLLM関連判断が含まれている。 さらに,本収集の必要性に対応するため,RAGの高品質なフェデレーションサーチシステムに対する応答生成への影響を,フェデレーションサーチに対するナイーブなアプローチと比較した。 我々は、RAGパイプラインで生成された回答を質的な側面比較によって比較する。 我々のコレクションは、特にRAGパイプラインの文脈において、新しいフェデレーション検索手法の開発と評価を支援している。

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