論文の概要: STaRK: Benchmarking LLM Retrieval on Textual and Relational Knowledge Bases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13207v2
• Date: Mon, 20 May 2024 19:10:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 18:02:40.417141
• Title: STaRK: Benchmarking LLM Retrieval on Textual and Relational Knowledge Bases
• Title（参考訳）: STaRK: テキストと関係知識に基づくLLM検索のベンチマーク
• Authors: Shirley Wu, Shiyu Zhao, Michihiro Yasunaga, Kexin Huang, Kaidi Cao, Qian Huang, Vassilis N. Ioannidis, Karthik Subbian, James Zou, Jure Leskovec,
• Abstract要約: テキストとKのガベージベース上での大規模半構造検索ベンチマークSTARKを開発する。 本ベンチマークでは, 製品検索, 学術論文検索, 精密医療におけるクエリの3分野を対象とする。 多様なリレーショナル情報と複雑なテキスト特性を統合した,現実的なユーザクエリを合成する,新しいパイプラインを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.96463520716759
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Answering real-world complex queries, such as complex product search, often requires accurate retrieval from semi-structured knowledge bases that involve blend of unstructured (e.g., textual descriptions of products) and structured (e.g., entity relations of products) information. However, previous works have mostly studied textual and relational retrieval tasks as separate topics. To address the gap, we develop STARK, a large-scale Semi-structure retrieval benchmark on Textual and Relational K nowledge Bases. Our benchmark covers three domains/datasets: product search, academic paper search, and queries in precision medicine. We design a novel pipeline to synthesize realistic user queries that integrate diverse relational information and complex textual properties, together with their ground-truth answers (items). We conduct rigorous human evaluation to validate the quality of our synthesized queries. We further enhance the benchmark with high-quality human-generated queries to provide an authentic reference. STARK serves as a comprehensive testbed for evaluating the performance of retrieval systems driven by large language models (LLMs). Our experiments suggest that STARK presents significant challenges to the current retrieval and LLM systems, indicating the demand for building more capable retrieval systems. The benchmark data and code are available on https://github.com/snap-stanford/stark.
• Abstract（参考訳）: 複雑な製品検索のような現実世界の複雑なクエリに答えるには、構造化されていない(例:製品のテキスト記述)と構造化された(例:製品の実体関係)情報の混在を含む、半構造化された知識ベースからの正確な検索が必要となることが多い。 しかし、以前の研究はテキスト検索と関係検索を個別のトピックとして研究していた。 このギャップに対処するため,テキストとリレーショナルKのガベージベース上での大規模半構造評価ベンチマークSTARKを開発した。 本ベンチマークでは, 製品検索, 学術論文検索, 精密医療におけるクエリの3分野を対象とする。 多様なリレーショナル情報と複雑なテキスト特性を統合した,現実的なユーザクエリを合成する,新たなパイプラインを設計する。 我々は,合成クエリの品質を評価するために,厳密な人的評価を行う。 さらに、高品質な人為的クエリによるベンチマークを強化し、真の参照を提供する。 STARKは、大規模言語モデル(LLM)によって駆動される検索システムの性能を評価するための総合的なテストベッドとして機能する。 実験の結果,STARKは現在の検索システムとLLMシステムに重大な課題を呈し,より有能な検索システムの構築の必要性が示唆された。 ベンチマークデータとコードはhttps://github.com/snap-stanford/stark.comで公開されている。

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