論文の概要: UDA: A Benchmark Suite for Retrieval Augmented Generation in Real-world Document Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15187v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 10:10:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:56:50.440753
• Title: UDA: A Benchmark Suite for Retrieval Augmented Generation in Real-world Document Analysis
• Title（参考訳）: UDA: 実世界の文書分析における検索拡張生成のためのベンチマークスイート
• Authors: Yulong Hui, Yao Lu, Huanchen Zhang,
• Abstract要約: 学術文献やファイナンスによる質問応答では、データはHTMLやPDF形式の生のテキストや表によく見られる。 2,965の現実世界の文書と29,590のエキスパート注釈付きQ&AペアからなるベンチマークスイートであるUnstructured Document Analysis (UDA)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.952225508086861
• License:
• Abstract: The use of Retrieval-Augmented Generation (RAG) has improved Large Language Models (LLMs) in collaborating with external data, yet significant challenges exist in real-world scenarios. In areas such as academic literature and finance question answering, data are often found in raw text and tables in HTML or PDF formats, which can be lengthy and highly unstructured. In this paper, we introduce a benchmark suite, namely Unstructured Document Analysis (UDA), that involves 2,965 real-world documents and 29,590 expert-annotated Q&A pairs. We revisit popular LLM- and RAG-based solutions for document analysis and evaluate the design choices and answer qualities across multiple document domains and diverse query types. Our evaluation yields interesting findings and highlights the importance of data parsing and retrieval. We hope our benchmark can shed light and better serve real-world document analysis applications. The benchmark suite and code can be found at https://github.com/qinchuanhui/UDA-Benchmark.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)の使用は、外部データとのコラボレーションにおいてLarge Language Models (LLM)を改善したが、現実のシナリオでは大きな課題がある。 学術文献や財務質問応答などの分野では、データはHTMLやPDF形式の生のテキストや表によく見られるが、長大で非構造化である。 本稿では,2,965の現実世界の文書と29,590のエキスパートによるQ&AペアからなるベンチマークスイートであるUnstructured Document Analysis (UDA)を紹介する。 文書分析のためのLLMおよびRAGベースの一般的なソリューションを再検討し、複数の文書ドメインと多様なクエリタイプにまたがる設計選択と回答品質を評価した。 我々の評価は興味深い結果をもたらし、データ解析と検索の重要性を強調している。 当社のベンチマークが、現実の文書分析アプリケーションに対して、より軽量で優れた機能を提供できることを願っています。 ベンチマークスイートとコードはhttps://github.com/qinchuanhui/UDA-Benchmarkで見ることができる。

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