論文の概要: RAGBench: Explainable Benchmark for Retrieval-Augmented Generation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11005v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 20:23:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 12:29:47.755530
• Title: RAGBench: Explainable Benchmark for Retrieval-Augmented Generation Systems
• Title（参考訳）: RAGBench: 検索拡張システムのための説明可能なベンチマーク
• Authors: Robert Friel, Masha Belyi, Atindriyo Sanyal,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、ユーザ向けチャットアプリケーションにおけるドメイン固有の知識の標準的なアーキテクチャパターンとなっている。 RAGBenchは、100kのサンプルからなる、最初の包括的な大規模RAGベンチマークデータセットである。 TRACe評価フレームワークは、すべてのRAGドメインに適用可能な説明可能かつ実行可能なRAG評価指標のセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) has become a standard architectural pattern for incorporating domain-specific knowledge into user-facing chat applications powered by Large Language Models (LLMs). RAG systems are characterized by (1) a document retriever that queries a domain-specific corpus for context information relevant to an input query, and (2) an LLM that generates a response based on the provided query and context. However, comprehensive evaluation of RAG systems remains a challenge due to the lack of unified evaluation criteria and annotated datasets. In response, we introduce RAGBench: the first comprehensive, large-scale RAG benchmark dataset of 100k examples. It covers five unique industry-specific domains and various RAG task types. RAGBench examples are sourced from industry corpora such as user manuals, making it particularly relevant for industry applications. Further, we formalize the TRACe evaluation framework: a set of explainable and actionable RAG evaluation metrics applicable across all RAG domains. We release the labeled dataset at https://huggingface.co/datasets/rungalileo/ragbench. RAGBench explainable labels facilitate holistic evaluation of RAG systems, enabling actionable feedback for continuous improvement of production applications. Thorough extensive benchmarking, we find that LLM-based RAG evaluation methods struggle to compete with a finetuned RoBERTa model on the RAG evaluation task. We identify areas where existing approaches fall short and propose the adoption of RAGBench with TRACe towards advancing the state of RAG evaluation systems.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) を利用したユーザ向けチャットアプリケーションにドメイン固有の知識を組み込むための標準アーキテクチャパターンとなっている。 RAGシステムは,(1)入力クエリに関連するコンテキスト情報に対してドメイン固有のコーパスを問合せする文書検索器と,(2)提供されたクエリとコンテキストに基づいて応答を生成するLCMとを特徴とする。 しかし、統一評価基準と注釈付きデータセットが欠如しているため、RAGシステムの総合評価は依然として課題である。 RAGBenchは、100kのサンプルからなる、最初の包括的な大規模RAGベンチマークデータセットである。 業界固有の5つのドメインと様々なRAGタスクタイプをカバーしている。 RAGBenchの例は、ユーザマニュアルのような業界のコーパスから派生したもので、特に業界アプリケーションに関係している。 さらに、TRACe評価フレームワークを、すべてのRAGドメインに適用可能な説明可能かつ実行可能なRAG評価指標のセットとして定式化する。 ラベル付きデータセットはhttps://huggingface.co/datasets/rungalileo/ragbench.orgで公開しています。 RAGBenchの説明可能なラベルは、RAGシステムの全体的な評価を促進し、プロダクションアプリケーションの継続的な改善のために実行可能なフィードバックを可能にする。 徹底的なベンチマークにより, LLMに基づくRAG評価手法は, RAG評価タスクにおいて, 微調整されたRoBERTaモデルとの競合に苦慮していることがわかった。 我々は既存のアプローチが不足している地域を特定し、RAG評価システムの進歩に向けたTRACeによるRAGBenchの導入を提案する。

関連論文リスト

• Toward General Instruction-Following Alignment for Retrieval-Augmented Generation [63.611024451010316]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムの効果的な適用には、自然な指示に従うことが不可欠である。 RAGシステムにおける命令追従アライメントのための,最初の自動化,拡張性,検証可能な合成パイプラインであるVIF-RAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T16:30:51Z)
• RAGChecker: A Fine-grained Framework for Diagnosing Retrieval-Augmented Generation [61.14660526363607]
  本稿では,検索モジュールと生成モジュールの両方に対して,一連の診断指標を組み込んだ詳細な評価フレームワークであるRAGCheckerを提案する。 RAGCheckerは、他の評価指標よりも、人間の判断との相関が著しく優れている。 RAGCheckerのメトリクスは、より効果的なRAGシステムの開発において研究者や実践者を導くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T10:20:54Z)
• RAGEval: Scenario Specific RAG Evaluation Dataset Generation Framework [69.4501863547618]
  本稿では,様々なシナリオにまたがってRAGシステムを評価するためのフレームワークであるRAGvalを紹介する。 事実の正確性に着目し, 完全性, 幻覚, 不適切性の3つの新しい指標を提案する。 実験結果から, RAGEvalは, 生成した試料の明瞭度, 安全性, 適合性, 豊かさにおいて, ゼロショット法とワンショット法より優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T13:35:11Z)
• BERGEN: A Benchmarking Library for Retrieval-Augmented Generation [26.158785168036662]
  Retrieval-Augmented Generationは、外部知識による大規模言語モデルの拡張を可能にする。 一貫性のないベンチマークは、アプローチを比較し、パイプライン内の各コンポーネントの影響を理解する上で大きな課題となる。 本研究では,RAGを体系的に評価するための基礎となるベストプラクティスと,RAG実験を標準化した再現可能な研究用ライブラリであるBERGENについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T09:09:27Z)
• R-Eval: A Unified Toolkit for Evaluating Domain Knowledge of Retrieval Augmented Large Language Models [51.468732121824125]
  大規模言語モデルは一般的なNLPタスクにおいて顕著な成功を収めてきたが、ドメイン固有の問題には不足する可能性がある。 既存の評価ツールは、ドメイン知識の深さを掘り下げることなく、いくつかのベースラインを提供し、様々なドメインで評価するのみである。 本稿では、R-Evalツールキット(R-Evalツールキット)を導入し、異なるRAGの評価を合理化することによるALLMの評価の課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T15:59:49Z)
• Evaluating Retrieval Quality in Retrieval-Augmented Generation [21.115495457454365]
  従来のエンドツーエンド評価手法は計算コストが高い。 本稿では,検索リストの各文書をRAGシステム内の大規模言語モデルで個別に利用するeRAGを提案する。 eRAGは、ランタイムを改善し、エンドツーエンド評価の最大50倍のGPUメモリを消費する、大きな計算上のアドバンテージを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-21T21:22:28Z)
• RAGGED: Towards Informed Design of Retrieval Augmented Generation Systems [51.171355532527365]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は言語モデル(LM)の性能を大幅に向上させる RAGGEDは、様々な文書ベースの質問応答タスクにわたるRAG構成を分析するためのフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T02:26:31Z)
• Retrieval Augmented Generation Systems: Automatic Dataset Creation, Evaluation and Boolean Agent Setup [5.464952345664292]
  Retrieval Augmented Generation (RAG) システムは、Large-Language Model (LLM) 出力をドメイン固有データと時間機密データで拡張することで大きな人気を得ている。 本稿では,RAG戦略を定量的に比較するために,厳密なデータセット作成と評価のワークフローを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T12:56:17Z)
• CRUD-RAG: A Comprehensive Chinese Benchmark for Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models [49.16989035566899]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の能力を高める技術である。 本稿では,大規模かつ包括的なベンチマークを構築し,様々なRAGアプリケーションシナリオにおけるRAGシステムのすべてのコンポーネントを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:25:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。