論文の概要: RAG Playground: A Framework for Systematic Evaluation of Retrieval Strategies and Prompt Engineering in RAG Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12322v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 19:40:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 17:09:38.44007
• Title: RAG Playground: A Framework for Systematic Evaluation of Retrieval Strategies and Prompt Engineering in RAG Systems
• Title（参考訳）: RAG Playground:RAGシステムにおける検索戦略とプロンプトエンジニアリングの体系的評価のためのフレームワーク
• Authors: Ioannis Papadimitriou, Ilias Gialampoukidis, Stefanos Vrochidis, Ioannis, Kompatsiaris,
• Abstract要約: RAG Playgroundは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムの体系的評価のためのオープンソースのフレームワークである。 本稿では,新しいメトリクスを用いた包括的評価フレームワークを導入し,異なる言語モデルの比較実験結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.418034397164883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present RAG Playground, an open-source framework for systematic evaluation of Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. The framework implements and compares three retrieval approaches: naive vector search, reranking, and hybrid vector-keyword search, combined with ReAct agents using different prompting strategies. We introduce a comprehensive evaluation framework with novel metrics and provide empirical results comparing different language models (Llama 3.1 and Qwen 2.5) across various retrieval configurations. Our experiments demonstrate significant performance improvements through hybrid search methods and structured self-evaluation prompting, achieving up to 72.7% pass rate on our multi-metric evaluation framework. The results also highlight the importance of prompt engineering in RAG systems, with our custom-prompted agents showing consistent improvements in retrieval accuracy and response quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RAG(Retrieval-Augmented Generation)システムのシステム評価のためのオープンソースのフレームワークであるRAG Playgroundを提案する。 このフレームワークは、単純ベクトル探索、再ランク付け、ハイブリッドベクトルキーワード探索の3つのアプローチを実装し、異なるプロンプト戦略を用いたReActエージェントと組み合わせて比較する。 本稿では,新しいメトリクスを用いた総合的な評価フレームワークを導入し,様々な検索構成の異なる言語モデル (Llama 3.1 と Qwen 2.5) を比較した実験結果を提供する。 実験では,ハイブリッド検索手法と構造化自己評価による性能向上を実証し,最大72.7%のパスレートを実現した。 その結果,RAGシステムにおける迅速なエンジニアリングの重要性が強調され,検索精度と応答品質が一貫した改善を示した。

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