論文の概要: RAGChecker: A Fine-grained Framework for Diagnosing Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08067v2
• Date: Sat, 17 Aug 2024 00:30:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 11:11:17.304203
• Title: RAGChecker: A Fine-grained Framework for Diagnosing Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: RAGChecker:Retrieval-Augmented Generationを診断するためのきめ細かいフレームワーク
• Authors: Dongyu Ru, Lin Qiu, Xiangkun Hu, Tianhang Zhang, Peng Shi, Shuaichen Chang, Cheng Jiayang, Cunxiang Wang, Shichao Sun, Huanyu Li, Zizhao Zhang, Binjie Wang, Jiarong Jiang, Tong He, Zhiguo Wang, Pengfei Liu, Yue Zhang, Zheng Zhang,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.14660526363607
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite Retrieval-Augmented Generation (RAG) showing promising capability in leveraging external knowledge, a comprehensive evaluation of RAG systems is still challenging due to the modular nature of RAG, evaluation of long-form responses and reliability of measurements. In this paper, we propose a fine-grained evaluation framework, RAGChecker, that incorporates a suite of diagnostic metrics for both the retrieval and generation modules. Meta evaluation verifies that RAGChecker has significantly better correlations with human judgments than other evaluation metrics. Using RAGChecker, we evaluate 8 RAG systems and conduct an in-depth analysis of their performance, revealing insightful patterns and trade-offs in the design choices of RAG architectures. The metrics of RAGChecker can guide researchers and practitioners in developing more effective RAG systems. This work has been open sourced at https://github.com/amazon-science/RAGChecker.
• Abstract（参考訳）: 検索型拡張生成(RAG)は,外部知識を活用する上で有望な能力を示すが,RAGのモジュール性,長期応答の評価,測定の信頼性などにより,RAGシステムの総合的な評価はいまだに困難である。 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。 メタ評価は、RAGCheckerが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ことを検証している。 RAGCheckerを用いて、8つのRAGシステムを評価し、その性能を詳細に分析し、RAGアーキテクチャの設計選択における洞察に富んだパターンとトレードオフを明らかにする。 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。 この研究はhttps://github.com/amazon-science/RAGChecker.comで公開されている。

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