論文の概要: VERA: Validation and Evaluation of Retrieval-Augmented Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03759v1
- Date: Fri, 16 Aug 2024 21:59:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-15 05:46:11.482475
- Title: VERA: Validation and Evaluation of Retrieval-Augmented Systems
- Title（参考訳）: VERA:検索拡張システムの検証と評価
- Authors: Tianyu Ding, Adi Banerjee, Laurent Mombaerts, Yunhong Li, Tarik Borogovac, Juan Pablo De la Cruz Weinstein,
- Abstract要約: VERAは、大規模言語モデル(LLM)からの出力の透明性と信頼性を高めるために設計されたフレームワークである。
VERAが意思決定プロセスを強化し、AIアプリケーションへの信頼を高める方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.709401805125129
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing use of Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems in various applications necessitates stringent protocols to ensure RAG systems accuracy, safety, and alignment with user intentions. In this paper, we introduce VERA (Validation and Evaluation of Retrieval-Augmented Systems), a framework designed to enhance the transparency and reliability of outputs from large language models (LLMs) that utilize retrieved information. VERA improves the way we evaluate RAG systems in two important ways: (1) it introduces a cross-encoder based mechanism that encompasses a set of multidimensional metrics into a single comprehensive ranking score, addressing the challenge of prioritizing individual metrics, and (2) it employs Bootstrap statistics on LLM-based metrics across the document repository to establish confidence bounds, ensuring the repositorys topical coverage and improving the overall reliability of retrieval systems. Through several use cases, we demonstrate how VERA can strengthen decision-making processes and trust in AI applications. Our findings not only contribute to the theoretical understanding of LLM-based RAG evaluation metric but also promote the practical implementation of responsible AI systems, marking a significant advancement in the development of reliable and transparent generative AI technologies.
- Abstract（参考訳）: 様々なアプリケーションでRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの利用が増加し、RAGシステムの正確性、安全性、ユーザ意図との整合性を確保するために、厳密なプロトコルが必要である。
本稿では,検索情報を利用した大規模言語モデル(LLM)からの出力の透明性と信頼性を高めるためのフレームワークであるVERA(Validation and Evaluation of Retrieval-Augmented Systems)を紹介する。
VERAは2つの重要な方法でRAGシステムを評価する方法を改善している。(1)多次元メトリクスの集合を1つの総合的なランキングスコアに含めるクロスエンコーダベースのメカニズムを導入し、個別のメトリクスの優先順位付けの課題に対処し、(2)文書リポジトリ全体にわたるLCMベースのメトリクスに関するブートストラップ統計を用いて、信頼性境界の確立、リポジトリのトピックスカバレッジの確保、検索システムの全体的な信頼性の向上などである。
いくつかのユースケースを通じて、VERAが意思決定プロセスを強化し、AIアプリケーションを信頼する方法を実証する。
LLMに基づくRAG評価尺度の理論的理解に寄与するだけでなく、責任あるAIシステムの実践的実装も促進し、信頼性と透明な生成AI技術の発展に大きな進展をもたらした。
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