論文の概要: Evaluating RAG-Fusion with RAGElo: an Automated Elo-based Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14783v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 15:10:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 16:16:15.149435
• Title: Evaluating RAG-Fusion with RAGElo: an Automated Elo-based Framework
• Title（参考訳）: RAGEloによるRAG融合の評価 - 自動エロベースフレームワーク
• Authors: Zackary Rackauckas, Arthur Câmara, Jakub Zavrel,
• Abstract要約: 本稿では,RAG (Retrieval-Augmented Generation) Question-Answeringシステムを評価するための総合的なフレームワークを提案する。 我々はLarge Language Models (LLMs) を用いて、実際のユーザクエリとドメイン内ドキュメントに基づいて、合成クエリの大規模なデータセットを生成する。 RAGEloはヒトのアノテータの好みと正に一致しているが,注意が必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5897092980823265
• License:
• Abstract: Challenges in the automated evaluation of Retrieval-Augmented Generation (RAG) Question-Answering (QA) systems include hallucination problems in domain-specific knowledge and the lack of gold standard benchmarks for company internal tasks. This results in difficulties in evaluating RAG variations, like RAG-Fusion (RAGF), in the context of a product QA task at Infineon Technologies. To solve these problems, we propose a comprehensive evaluation framework, which leverages Large Language Models (LLMs) to generate large datasets of synthetic queries based on real user queries and in-domain documents, uses LLM-as-a-judge to rate retrieved documents and answers, evaluates the quality of answers, and ranks different variants of Retrieval-Augmented Generation (RAG) agents with RAGElo's automated Elo-based competition. LLM-as-a-judge rating of a random sample of synthetic queries shows a moderate, positive correlation with domain expert scoring in relevance, accuracy, completeness, and precision. While RAGF outperformed RAG in Elo score, a significance analysis against expert annotations also shows that RAGF significantly outperforms RAG in completeness, but underperforms in precision. In addition, Infineon's RAGF assistant demonstrated slightly higher performance in document relevance based on MRR@5 scores. We find that RAGElo positively aligns with the preferences of human annotators, though due caution is still required. Finally, RAGF's approach leads to more complete answers based on expert annotations and better answers overall based on RAGElo's evaluation criteria.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) Question-Answering (QA)システムの自動評価における課題は、ドメイン固有知識における幻覚問題や、企業内業務におけるゴールドスタンダードベンチマークの欠如である。 これにより、Infineon Technologiesの製品QAタスクのコンテキストにおいてRAG-Fusion(RAGF)のようなRAG変動を評価するのが困難になる。 これらの問題を解決するために,Large Language Models (LLMs) を用いて,実際のユーザクエリとドメイン内ドキュメントに基づく大規模な合成クエリのデータセットを生成し,LLM-as-a-judgeを用いて検索した文書と回答を評価し,回答の質を評価し,RAGEloの自動エロベースコンペティションを備えた検索語拡張生成(RAG)エージェントのさまざまなバリエーションをランク付けする総合評価フレームワークを提案する。 LLM-as-a-judge rating of a random sample of synthetic query shows a moderate, positive correlation with domain expert score inlevance, accuracy, completeness and precision。 RAGFはEloスコアにおいてRAGよりも優れていたが、専門家のアノテーションに対する意味分析ではRAGFはRAGの完全性では著しく優れていたが、精度では劣ることが示された。 さらに、InfineonのRAGFアシスタントは、MRR@5スコアに基づいて、文書関連性において若干高いパフォーマンスを示した。 RAGEloはヒトのアノテータの好みと正に一致しているが,注意が必要である。 最後に、RAGFのアプローチは、専門家のアノテーションに基づくより完全な回答と、RAGEloの評価基準に基づく全体的なより良い回答をもたらす。

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