論文の概要: A Methodology for Evaluating RAG Systems: A Case Study On Configuration Dependency Validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08801v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 13:36:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 21:55:58.050573
• Title: A Methodology for Evaluating RAG Systems: A Case Study On Configuration Dependency Validation
• Title（参考訳）: RAGシステム評価手法:構成依存性検証を事例として
• Authors: Sebastian Simon, Alina Mailach, Johannes Dorn, Norbert Siegmund,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation(RAG)は、異なるコンポーネント、設計決定、ドメイン固有の適応の傘である。 現在、RAG評価の方法論は一般に受け入れられていないが、この技術への関心は高まりつつある。 本稿では,RAGシステムの健全かつ信頼性の高い評価手法の最初の青写真を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.544757635738911
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) is an umbrella of different components, design decisions, and domain-specific adaptations to enhance the capabilities of large language models and counter their limitations regarding hallucination and outdated and missing knowledge. Since it is unclear which design decisions lead to a satisfactory performance, developing RAG systems is often experimental and needs to follow a systematic and sound methodology to gain sound and reliable results. However, there is currently no generally accepted methodology for RAG evaluation despite a growing interest in this technology. In this paper, we propose a first blueprint of a methodology for a sound and reliable evaluation of RAG systems and demonstrate its applicability on a real-world software engineering research task: the validation of configuration dependencies across software technologies. In summary, we make two novel contributions: (i) A novel, reusable methodological design for evaluating RAG systems, including a demonstration that represents a guideline, and (ii) a RAG system, which has been developed following this methodology, that achieves the highest accuracy in the field of dependency validation. For the blueprint's demonstration, the key insights are the crucial role of choosing appropriate baselines and metrics, the necessity for systematic RAG refinements derived from qualitative failure analysis, as well as the reporting practices of key design decision to foster replication and evaluation.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、大規模な言語モデルの能力を高め、幻覚や古い知識の欠如に関する制限に対応するために、さまざまなコンポーネント、設計決定、ドメイン固有の適応の傘である。 どの設計決定が良好な性能をもたらすかは不明であるため、RAGシステムの開発はしばしば実験的であり、健全で信頼性の高い結果を得るためには、体系的かつ健全な方法論に従う必要がある。 しかしながら、この技術への関心が高まりつつも、RAG評価の一般的に受け入れられている方法論は存在しない。 本稿では,RAGシステムの健全かつ信頼性の高い評価手法の最初の青写真と,実際のソフトウェア工学研究課題であるソフトウェア技術における構成依存性の検証への適用性を示す。 まとめると、我々は2つの新しい貢献をしている。 一 ガイドラインを表わす実演を含む、RAGシステム評価のための新しい再利用可能な方法論設計 (II) この手法に従って開発されたRAGシステムにより, 依存性検証の分野において, 高い精度を達成できる。 ブループリントのデモンストレーションでは、適切なベースラインとメトリクスを選択する上で重要な役割、定性的な失敗分析から派生した系統的なRAG改善の必要性、レプリケーションと評価を促進するための重要な設計決定の報告プラクティスが重要な洞察となっている。

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