論文の概要: CORAL: Benchmarking Multi-turn Conversational Retrieval-Augmentation Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23090v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 15:06:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:27:09.425955
• Title: CORAL: Benchmarking Multi-turn Conversational Retrieval-Augmentation Generation
• Title（参考訳）: CoRAL: マルチターン対話型検索生成のベンチマーク
• Authors: Yiruo Cheng, Kelong Mao, Ziliang Zhao, Guanting Dong, Hongjin Qian, Yongkang Wu, Tetsuya Sakai, Ji-Rong Wen, Zhicheng Dou,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.81271028921647
• License:
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) has become a powerful paradigm for enhancing large language models (LLMs) through external knowledge retrieval. Despite its widespread attention, existing academic research predominantly focuses on single-turn RAG, leaving a significant gap in addressing the complexities of multi-turn conversations found in real-world applications. To bridge this gap, we introduce CORAL, a large-scale benchmark designed to assess RAG systems in realistic multi-turn conversational settings. CORAL includes diverse information-seeking conversations automatically derived from Wikipedia and tackles key challenges such as open-domain coverage, knowledge intensity, free-form responses, and topic shifts. It supports three core tasks of conversational RAG: passage retrieval, response generation, and citation labeling. We propose a unified framework to standardize various conversational RAG methods and conduct a comprehensive evaluation of these methods on CORAL, demonstrating substantial opportunities for improving existing approaches.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識検索を通じて大規模言語モデル(LLM)を強化するための強力なパラダイムとなっている。 広く注目されているにもかかわらず、既存の学術研究は主にシングルターンRAGに焦点を当てており、現実世界のアプリケーションで見られるマルチターン会話の複雑さに対処する上で、大きなギャップを残している。 このギャップを埋めるために、現実的なマルチターン会話設定においてRAGシステムを評価するために設計された大規模ベンチマークであるCORALを導入する。 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おり、オープンドメインのカバレッジ、知識の強度、自由形式の応答、トピックシフトといった重要な課題に取り組む。 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。 本稿では,様々な対話型RAG手法を標準化し,これらの手法をCORAL上で包括的に評価する統合フレームワークを提案する。

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