論文の概要: OmniEval: An Omnidirectional and Automatic RAG Evaluation Benchmark in Financial Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13018v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 15:38:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 17:09:38.769183
• Title: OmniEval: An Omnidirectional and Automatic RAG Evaluation Benchmark in Financial Domain
• Title（参考訳）: OmniEval:金融分野における全方位自動RAG評価ベンチマーク
• Authors: Shuting Wang, Jiejun Tan, Zhicheng Dou, Ji-Rong Wen,
• Abstract要約: 金融分野において全方向自動RAGベンチマークであるOmniEvalを導入する。 我々のベンチマークは多次元評価フレームワークによって特徴づけられる。 実験では、広範囲なテストデータセットを含むOmniEvalの包括性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.89809156574998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As a typical and practical application of Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques have gained extensive attention, particularly in vertical domains where LLMs may lack domain-specific knowledge. In this paper, we introduce an omnidirectional and automatic RAG benchmark, OmniEval, in the financial domain. Our benchmark is characterized by its multi-dimensional evaluation framework, including (1) a matrix-based RAG scenario evaluation system that categorizes queries into five task classes and 16 financial topics, leading to a structured assessment of diverse query scenarios; (2) a multi-dimensional evaluation data generation approach, which combines GPT-4-based automatic generation and human annotation, achieving an 87.47\% acceptance ratio in human evaluations on generated instances; (3) a multi-stage evaluation system that evaluates both retrieval and generation performance, result in a comprehensive evaluation on the RAG pipeline; and (4) robust evaluation metrics derived from rule-based and LLM-based ones, enhancing the reliability of assessments through manual annotations and supervised fine-tuning of an LLM evaluator. Our experiments demonstrate the comprehensiveness of OmniEval, which includes extensive test datasets and highlights the performance variations of RAG systems across diverse topics and tasks, revealing significant opportunities for RAG models to improve their capabilities in vertical domains. We open source the code of our benchmark in \href{https://github.com/RUC-NLPIR/OmniEval}{https://github.com/RUC-NLPIR/OmniEval}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の典型的かつ実践的な応用として、特にLLMがドメイン固有の知識を欠く垂直領域において、検索型拡張生成(RAG)技術が注目されている。 本稿では,金融分野における全方位自動RAGベンチマークであるOmniEvalを紹介する。 本ベンチマークは,(1)問合せを5つのタスククラスと16の金融トピックに分類し,多様なクエリシナリオを構造化評価する行列ベースRAGシナリオ評価システム,(2)GPT-4に基づく自動生成と人為的アノテーションを組み合わせた多次元評価データ生成手法,(3)検索と生成の両方のパフォーマンスを評価するマルチステージ評価システム,(4)ルールベースとLLMに基づく評価を総合的に評価し,マニュアルアノテーションによる評価の信頼性を高め,LLM評価器の微調整を行う。 実験では,広範囲なテストデータセットを含むOmniEvalの包括性を実証し,様々なトピックやタスクにまたがるRAGシステムの性能変化を強調し,RAGモデルが垂直領域での能力を向上させる重要な機会を明らかにした。 私たちはベンチマークのコードを、href{https://github.com/RUC-NLPIR/OmniEval}{https://github.com/RUC-NLPIR/OmniEval} に公開しています。

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