論文の概要: Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation Systems: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10102v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 09:06:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 16:09:48.758709
• Title: Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation Systems: A Survey
• Title（参考訳）: 検索型世代システムにおける信頼感:調査
• Authors: Yujia Zhou, Yan Liu, Xiaoxi Li, Jiajie Jin, Hongjin Qian, Zheng Liu, Chaozhuo Li, Zhicheng Dou, Tsung-Yi Ho, Philip S. Yu,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の開発において、急速に重要なパラダイムへと成長してきた。 本稿では,RAGシステムの信頼性を,事実性,堅牢性,公正性,透明性,説明責任,プライバシの6つの面で評価する統一的な枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.26328612791924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) has quickly grown into a pivotal paradigm in the development of Large Language Models (LLMs). While much of the current research in this field focuses on performance optimization, particularly in terms of accuracy and efficiency, the trustworthiness of RAG systems remains an area still under exploration. From a positive perspective, RAG systems are promising to enhance LLMs by providing them with useful and up-to-date knowledge from vast external databases, thereby mitigating the long-standing problem of hallucination. While from a negative perspective, RAG systems are at the risk of generating undesirable contents if the retrieved information is either inappropriate or poorly utilized. To address these concerns, we propose a unified framework that assesses the trustworthiness of RAG systems across six key dimensions: factuality, robustness, fairness, transparency, accountability, and privacy. Within this framework, we thoroughly review the existing literature on each dimension. Additionally, we create the evaluation benchmark regarding the six dimensions and conduct comprehensive evaluations for a variety of proprietary and open-source models. Finally, we identify the potential challenges for future research based on our investigation results. Through this work, we aim to lay a structured foundation for future investigations and provide practical insights for enhancing the trustworthiness of RAG systems in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) の開発において、急速に重要なパラダイムへと成長してきた。 この分野における現在の研究の多くは、特に精度と効率の観点からパフォーマンス最適化に重点を置いているが、RAGシステムの信頼性はいまだ探究中である。 肯定的な観点から、RAGシステムは、巨大な外部データベースから有用かつ最新の知識を提供することで、LLMを強化することを約束しており、長期にわたる幻覚の問題を緩和している。 ネガティブな視点では、RAGシステムは、検索された情報が不適切であるか、あるいは不十分である場合、望ましくないコンテンツを生成するリスクがある。 これらの懸念に対処するため、我々は、現実性、堅牢性、公正性、透明性、説明責任、プライバシーの6つの主要な側面にわたるRAGシステムの信頼性を評価する統一的なフレームワークを提案する。 本フレームワークでは,各次元の既存文献を網羅的にレビューする。 さらに,6次元評価ベンチマークを作成し,各種プロプライエタリおよびオープンソースモデルの総合評価を行う。 最後に, 今後の研究課題について, 調査結果に基づいて検討する。 本研究は,今後の研究の基盤を築き,実世界のアプリケーションにおけるRAGシステムの信頼性を高めるための実践的な洞察を提供することを目的としている。

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