論文の概要: A Knowledge-Centric Benchmarking Framework and Empirical Study for Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13694v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 03:31:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 05:57:35.271900
• Title: A Knowledge-Centric Benchmarking Framework and Empirical Study for Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 知識中心型ベンチマークフレームワークと検索機能強化のための実証的研究
• Authors: Shuo Yu, Mingyue Cheng, Jiqian Yang, Jie Ouyang,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、検索機構を統合することで生成モデルを強化する。 その利点にもかかわらず、RAGは特に現実世界のクエリを効果的に処理する上で、大きな課題に直面している。 本稿では,これらの課題に対処する新しいRAGベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.359511178431438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances generative models by integrating retrieval mechanisms, which allow these models to access and utilize external knowledge sources. Despite its advantages, RAG encounters significant challenges, particularly in effectively handling real-world queries and mitigating hallucinations. The KDD Cup 2024 CRAG competition brings these issues to the forefront by incorporating both web pages and a mock API as knowledge sources, adding the complexity of parsing HTML before large language models (LLMs) can process the information. In this paper, we propose a novel RAG benchmark designed to address these challenges. Our work provides a comprehensive set of experimental results, offering valuable insights for the study of RAG. We thoroughly examine the entire RAG process, including knowledge source selection, retrieval, organization, and reasoning. Key findings from our study include the impact of automated knowledge source selection using agents and the influence of noise chunks on RAG reasoning. Additionally, we conduct detailed experiments to analyze the effects of various hyperparameters on RAG performance. To support further research, we have made our results, the associated code, and a parsed version of the CRAG dataset publicly available\footnote{https://github.com/USTCAGI/RAG-X}, contributing to the advancement of RAG methodologies and establishing a solid foundation for future work in this domain.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、検索機構を統合して生成モデルを強化し、これらのモデルが外部の知識ソースにアクセスし利用できるようにする。 その利点にもかかわらず、RAGは特に現実世界のクエリを効果的に処理し、幻覚を緩和する上で、重大な課題に直面している。 KDD Cup 2024 CRAGコンペティションは、WebページとモックAPIの両方を知識ソースとして組み込むことによって、これらの問題を最前線に持ち込み、大きな言語モデル(LLM)が情報を処理する前にHTMLを解析する複雑さを追加する。 本稿では,これらの課題に対処する新しいRAGベンチマークを提案する。 我々の研究は総合的な実験結果を提供し、RAGの研究に貴重な洞察を与えています。 我々は、知識ソースの選択、検索、組織化、推論を含むRAGプロセス全体を徹底的に検討する。 本研究の主な成果は,エージェントを用いた自動知識源選択の影響とRAG推論におけるノイズチャンクの影響である。 さらに,各種ハイパーパラメータがRAG性能に与える影響について詳細な実験を行った。 さらなる研究を支援するため、CRAGデータセットの成果、関連コード、解析されたバージョンを公開し、RAG方法論の進歩に寄与し、この領域における将来的な研究のための確かな基盤を確立しました。

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