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。
関連論文リスト
- HawkBench: Investigating Resilience of RAG Methods on Stratified Information-Seeking Tasks [50.871243190126826]
HawkBenchは、RAGのパフォーマンスを厳格に評価するために設計された、人間ラベル付きマルチドメインベンチマークである。
情報探索行動に基づくタスクの階層化により、HawkBenchはRAGシステムが多様なユーザニーズにどのように適応するかを体系的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-19T06:33:39Z) - XRAG: eXamining the Core -- Benchmarking Foundational Components in Advanced Retrieval-Augmented Generation [37.78210992036775]
Retrieval-augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLMs) の生成能力と関連するデータの検索を相乗化する
我々は,高度なRAGモジュールの基本コンポーネントの性能を徹底的に評価する,オープンソースのモジュールであるXRAGを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-20T03:37:07Z) - Unanswerability Evaluation for Retrieval Augmented Generation [74.3022365715597]
UAEval4RAGは、RAGシステムが解答不能なクエリを効果的に処理できるかどうかを評価するために設計されたフレームワークである。
我々は、6つの未解決カテゴリを持つ分類を定義し、UAEval4RAGは、多様で挑戦的なクエリを自動的に合成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-16T19:11:55Z) - CORAL: Benchmarking Multi-turn Conversational Retrieval-Augmentation Generation [68.81271028921647]
我々は,現実的なマルチターン対話環境におけるRAGシステム評価のためのベンチマークであるCORALを紹介する。
コラルにはウィキペディアから自動的に派生した多様な情報検索会話が含まれている。
対話型RAGの3つの中核的なタスク、すなわち、通過検索、応答生成、および引用ラベリングをサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-30T15:06:32Z) - Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation Systems: A Survey [59.26328612791924]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-16T09:06:44Z) - RAGEval: Scenario Specific RAG Evaluation Dataset Generation Framework [69.4501863547618]
本稿では,様々なシナリオにまたがってRAGシステムを評価するためのフレームワークであるRAGvalを紹介する。
事実の正確性に着目し, 完全性, 幻覚, 不適切性の3つの新しい指標を提案する。
実験結果から, RAGEvalは, 生成した試料の明瞭度, 安全性, 適合性, 豊かさにおいて, ゼロショット法とワンショット法より優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T13:35:11Z) - Evaluation of Retrieval-Augmented Generation: A Survey [13.633909177683462]
本稿では,Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムの評価とベンチマークについて概観する。
具体的には、検索・生成要素の定量化指標(関連性、正確性、忠実性など)について検討・比較する。
次に、様々なデータセットとメトリクスを分析し、現在のベンチマークの限界について議論し、RAGベンチマークの分野を前進させる潜在的な方向性を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-13T02:33:25Z) - CRUD-RAG: A Comprehensive Chinese Benchmark for Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models [49.16989035566899]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の能力を高める技術である。
本稿では,大規模かつ包括的なベンチマークを構築し,様々なRAGアプリケーションシナリオにおけるRAGシステムのすべてのコンポーネントを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T14:25:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。