論文の概要: XRAG: eXamining the Core -- Benchmarking Foundational Components in Advanced Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15529v2
• Date: Tue, 24 Dec 2024 10:32:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 12:34:11.145446
• Title: XRAG: eXamining the Core -- Benchmarking Foundational Components in Advanced Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: XRAG: eXamining the Core -- 高度な検索拡張世代における基礎コンポーネントのベンチマーク
• Authors: Qianren Mao, Yangyifei Luo, Jinlong Zhang, Hanwen Hao, Zhilong Cao, Xiaolong Wang, Xiao Guan, Zhenting Huang, Weifeng Jiang, Shuyu Guo, Zhentao Han, Qili Zhang, Siyuan Tao, Yujie Liu, Junnan Liu, Zhixing Tan, Jie Sun, Bo Li, Xudong Liu, Richong Zhang, Jianxin Li,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.78210992036775
• License:
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) synergizes the retrieval of pertinent data with the generative capabilities of Large Language Models (LLMs), ensuring that the generated output is not only contextually relevant but also accurate and current. We introduce XRAG, an open-source, modular codebase that facilitates exhaustive evaluation of the performance of foundational components of advanced RAG modules. These components are systematically categorized into four core phases: pre-retrieval, retrieval, post-retrieval, and generation. We systematically analyse them across reconfigured datasets, providing a comprehensive benchmark for their effectiveness. As the complexity of RAG systems continues to escalate, we underscore the critical need to identify potential failure points in RAG systems. We formulate a suite of experimental methodologies and diagnostic testing protocols to dissect the failure points inherent in RAG engineering. Subsequently, we proffer bespoke solutions aimed at bolstering the overall performance of these modules. Our work thoroughly evaluates the performance of advanced core components in RAG systems, providing insights into optimizations for prevalent failure points.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) の生成能力と関連するデータの検索を相乗化することで、生成された出力が文脈的に関連があるだけでなく、正確かつ電流も保証する。 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の徹底的な評価を容易にする,オープンソースのモジュール型コードベースであるXRAGを紹介する。 これらのコンポーネントは、事前検索、検索、検索後、生成の4つのコアフェーズに体系的に分類される。 再構成データセットを体系的に分析し、その有効性に関する包括的なベンチマークを提供します。 RAGシステムの複雑さがエスカレートし続けるにつれて、RAGシステムの潜在的な障害点を特定するための重要な必要性が浮き彫りになる。 我々は、RAG工学に固有の障害点を識別するために、一連の実験手法と診断試験プロトコルを定式化する。 その後、これらのモジュールの全体的な性能を高めることを目的としたbespokeソリューションを得る。 我々の研究はRAGシステムにおける高度なコアコンポーネントの性能を徹底的に評価し、主要な障害点の最適化に関する洞察を提供する。

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