論文の概要: Evaluation of Retrieval-Augmented Generation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07437v2
• Date: Wed, 3 Jul 2024 04:59:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 19:34:44.234056
• Title: Evaluation of Retrieval-Augmented Generation: A Survey
• Title（参考訳）: 検索機能強化ジェネレーションの評価:サーベイ
• Authors: Hao Yu, Aoran Gan, Kai Zhang, Shiwei Tong, Qi Liu, Zhaofeng Liu,
• Abstract要約: 本稿では,Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムの評価とベンチマークについて概観する。 具体的には、検索・生成要素の定量化指標(関連性、正確性、忠実性など)について検討・比較する。 次に、様々なデータセットとメトリクスを分析し、現在のベンチマークの限界について議論し、RAGベンチマークの分野を前進させる潜在的な方向性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.633909177683462
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) has recently gained traction in natural language processing. Numerous studies and real-world applications are leveraging its ability to enhance generative models through external information retrieval. Evaluating these RAG systems, however, poses unique challenges due to their hybrid structure and reliance on dynamic knowledge sources. To better understand these challenges, we conduct A Unified Evaluation Process of RAG (Auepora) and aim to provide a comprehensive overview of the evaluation and benchmarks of RAG systems. Specifically, we examine and compare several quantifiable metrics of the Retrieval and Generation components, such as relevance, accuracy, and faithfulness, within the current RAG benchmarks, encompassing the possible output and ground truth pairs. We then analyze the various datasets and metrics, discuss the limitations of current benchmarks, and suggest potential directions to advance the field of RAG benchmarks.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、最近自然言語処理において注目を集めている。 多くの研究と実世界の応用が、外部情報検索を通じて生成モデルを強化する能力を活用している。 しかしながら、これらのRAGシステムを評価することは、そのハイブリッド構造と動的知識源に依存しているため、ユニークな課題を生んでいる。 これらの課題をより深く理解するために、RAG(Auepora)の統一評価プロセスを実施し、RAGシステムの評価とベンチマークの総合的な概要を提供する。 具体的には、現在のRAGベンチマークにおいて、関係性、正確性、忠実性など、検索と生成の要素の定量化指標を、出力と基底の真理対を包含して検討、比較する。 次に、様々なデータセットとメトリクスを分析し、現在のベンチマークの限界について議論し、RAGベンチマークの分野を前進させる潜在的な方向性を提案する。

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