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
- A Thorough Performance Benchmarking on Lightweight Embedding-based Recommender Systems [67.52782366565658]
State-of-the-art recommender system (RS) は、埋め込みベクトルによって符号化される分類的特徴に依存し、結果として非常に大きな埋め込みテーブルとなる。
軽量埋め込み型RSの繁栄にもかかわらず、評価プロトコルには幅広い多様性が見られる。
本研究では, LERSの性能, 効率, クロスタスク転送性について, 徹底的なベンチマークによる検討を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-25T07:45:00Z) - Pistis-RAG: A Scalable Cascading Framework Towards Trustworthy Retrieval-Augmented Generation [36.50624138061438]
Pistis-RAGは、大規模検索拡張生成(RAG)システムの課題に対処するために設計されたスケーラブルなマルチステージフレームワークである。
私たちのフレームワークは、マッチング、序列、ランク付け、推論、集約という、異なるステージで構成されています。
我々の新しいランキングステージは、情報検索の原則を取り入れたRAGシステムに特化して設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-21T08:52:11Z) - Unified Active Retrieval for Retrieval Augmented Generation [69.63003043712696]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)では、検索は必ずしも役に立たない。
既存のアクティブ検索手法は2つの課題に直面している。
彼らは通常、様々な種類の命令を扱うのに苦労する単一の基準に頼っている。
それらは特殊で高度に区別された手順に依存しており、それらを組み合わせることでRAGシステムはより複雑になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T12:09:02Z) - 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) - Typos that Broke the RAG's Back: Genetic Attack on RAG Pipeline by Simulating Documents in the Wild via Low-level Perturbations [9.209974698634175]
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) の限界に対処するための有望なソリューションである。
本研究では,RAGのロバスト性評価における2つの未解明点について検討する。
本稿では,RAG(textitGARAG)を標的とした新たな攻撃手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-22T07:49:36Z) - A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation for Large Language Models [1.4579344926652844]
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、検索手法とディープラーニングの進歩を融合する。
本稿では,RAGパラダイムを検索前,検索後,検索後,生成の4つのカテゴリに分類する。
RAGの進化を概説し、重要な研究の分析を通して分野の進歩について論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-17T01:27:42Z) - Overcoming Pitfalls in Graph Contrastive Learning Evaluation: Toward
Comprehensive Benchmarks [60.82579717007963]
本稿では,グラフコントラスト学習(GCL)手法の有効性,一貫性,全体的な能力をより正確に評価するために,拡張された評価フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-24T01:47:56Z) - 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) - DeepfakeBench: A Comprehensive Benchmark of Deepfake Detection [55.70982767084996]
ディープフェイク検出の分野で見落とされがちな課題は、標準化され、統一され、包括的なベンチマークがないことである。
DeepfakeBenchと呼ばれる,3つの重要なコントリビューションを提供するディープフェイク検出のための,最初の包括的なベンチマークを提示する。
DeepfakeBenchには15の最先端検出方法、9CLデータセット、一連のDeepfake検出評価プロトコルと分析ツール、包括的な評価ツールが含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-04T01:34:41Z) - Unsupervised Domain Adaptation in Person re-ID via k-Reciprocal
Clustering and Large-Scale Heterogeneous Environment Synthesis [76.46004354572956]
個人再識別のための教師なし領域適応手法を提案する。
実験結果から,ktCUDA法とSHRED法は,再同定性能において,+5.7 mAPの平均的改善を実現することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-14T17:43:52Z)
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。