論文の概要: CoFE-RAG: A Comprehensive Full-chain Evaluation Framework for Retrieval-Augmented Generation with Enhanced Data Diversity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12248v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 05:20:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:42:52.059768
• Title: CoFE-RAG: A Comprehensive Full-chain Evaluation Framework for Retrieval-Augmented Generation with Enhanced Data Diversity
• Title（参考訳）: CoFE-RAG: データの多様性を向上した検索拡張ジェネレーションのための総合的フルチェーン評価フレームワーク
• Authors: Jintao Liu, Ruixue Ding, Linhao Zhang, Pengjun Xie, Fie Huang,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識ソースから取得したコンテキストの助けを借りて、より正確で信頼性の高い回答を生成することを目的としている。 これらのシステムの評価は, 以下の問題により, 依然として重要な研究領域である。 RAGパイプライン全体にわたって徹底的な評価を容易にするために,包括的全チェーン評価(CoFE-RAG)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.48167670445722
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) aims to enhance large language models (LLMs) to generate more accurate and reliable answers with the help of the retrieved context from external knowledge sources, thereby reducing the incidence of hallucinations. Despite the advancements, evaluating these systems remains a crucial research area due to the following issues: (1) Limited data diversity: The insufficient diversity of knowledge sources and query types constrains the applicability of RAG systems; (2) Obscure problems location: Existing evaluation methods have difficulty in locating the stage of the RAG pipeline where problems occur; (3) Unstable retrieval evaluation: These methods often fail to effectively assess retrieval performance, particularly when the chunking strategy changes. To tackle these challenges, we propose a Comprehensive Full-chain Evaluation (CoFE-RAG) framework to facilitate thorough evaluation across the entire RAG pipeline, including chunking, retrieval, reranking, and generation. To effectively evaluate the first three phases, we introduce multi-granularity keywords, including coarse-grained and fine-grained keywords, to assess the retrieved context instead of relying on the annotation of golden chunks. Moreover, we release a holistic benchmark dataset tailored for diverse data scenarios covering a wide range of document formats and query types. We demonstrate the utility of the CoFE-RAG framework by conducting experiments to evaluate each stage of RAG systems. Our evaluation method provides unique insights into the effectiveness of RAG systems in handling diverse data scenarios, offering a more nuanced understanding of their capabilities and limitations.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデル(LLM)を拡張して,検索した文脈の助けを借りて,より正確で信頼性の高い回答を生成することを目的としている。 1) 限られたデータ多様性: 知識ソースやクエリタイプの多様性の不足はRAGシステムの適用性を制約する; (2) 既存の評価手法では問題発生時のRAGパイプラインのステージの特定が困難である; (3) 不安定な評価: これらの手法は、特にチャンキング戦略が変化した場合に、検索性能を効果的に評価するのに失敗することが多い。 これらの課題に対処するために、チャンキング、検索、リグレード、生成を含むRAGパイプライン全体にわたる徹底的な評価を容易にする、包括的フルチェーン評価(CoFE-RAG)フレームワークを提案する。 最初の3つのフェーズを効果的に評価するために、ゴールデンチャンクのアノテーションに頼るのではなく、検索したコンテキストを評価するために、粗粒度と細粒度を含む多粒度キーワードを導入する。 さらに、幅広いドキュメントフォーマットやクエリタイプをカバーする多様なデータシナリオに適した総合的なベンチマークデータセットをリリースする。 我々は,RAGシステムの各段階を評価する実験を行うことで,CoFE-RAGフレームワークの有用性を実証する。 我々の評価手法は、多様なデータシナリオを扱う際のRAGシステムの有効性に関するユニークな洞察を提供し、その能力と限界をよりきめ細やかな理解を提供する。

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