論文の概要: A System for Comprehensive Assessment of RAG Frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07803v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 14:41:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 17:00:45.873357
• Title: A System for Comprehensive Assessment of RAG Frameworks
• Title（参考訳）: RAGフレームワークの総合評価システム
• Authors: Mattia Rengo, Senad Beadini, Domenico Alfano, Roberto Abbruzzese,
• Abstract要約: Retrieval Augmented Generation(RAG)は,大規模言語モデル(LLM)の現実的正確性と文脈的関連性を高めるための標準パラダイムとして登場した。 既存の評価フレームワークは、RAGシステムを評価するための全体的なブラックボックスアプローチを提供していない。 デプロイされたRAGアプリケーションをシステマティックにベンチマークするために設計された,モジュール化されたフレキシブルな評価フレームワークであるSCARFを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) has emerged as a standard paradigm for enhancing the factual accuracy and contextual relevance of Large Language Models (LLMs) by integrating retrieval mechanisms. However, existing evaluation frameworks fail to provide a holistic black-box approach to assessing RAG systems, especially in real-world deployment scenarios. To address this gap, we introduce SCARF (System for Comprehensive Assessment of RAG Frameworks), a modular and flexible evaluation framework designed to benchmark deployed RAG applications systematically. SCARF provides an end-to-end, black-box evaluation methodology, enabling a limited-effort comparison across diverse RAG frameworks. Our framework supports multiple deployment configurations and facilitates automated testing across vector databases and LLM serving strategies, producing a detailed performance report. Moreover, SCARF integrates practical considerations such as response coherence, providing a scalable and adaptable solution for researchers and industry professionals evaluating RAG applications. Using the REST APIs interface, we demonstrate how SCARF can be applied to real-world scenarios, showcasing its flexibility in assessing different RAG frameworks and configurations. SCARF is available at GitHub repository.
• Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG) は、検索機構を統合することで、大規模言語モデル(LLM)の事実的正確性と文脈的関連性を高めるための標準パラダイムとして登場した。 しかしながら、既存の評価フレームワークは、RAGシステム、特に実環境のデプロイメントシナリオを評価するための全体論的なブラックボックスアプローチを提供していない。 このギャップに対処するために、デプロイされたRAGアプリケーションをシステム的にベンチマークするために設計されたモジュール化されたフレキシブルな評価フレームワークであるSCARF(System for Comprehensive Assessment of RAG Frameworks)を紹介します。 SCARFはエンドツーエンドのブラックボックス評価手法を提供し、多様なRAGフレームワーク間で限定的な比較を可能にする。 本フレームワークは,複数のデプロイメント構成をサポートし,ベクトルデータベースとLCMサービス戦略間の自動テストを容易にする。 さらに、SCARFは応答コヒーレンスのような実践的な考察を統合し、RAGアプリケーションを評価する研究者や業界の専門家にスケーラブルで適応可能なソリューションを提供する。 REST APIインターフェースを使用して、現実世界のシナリオにSCARFを適用する方法を示し、異なるRAGフレームワークや構成を評価する際の柔軟性を示します。 SCARFはGitHubリポジトリから入手可能だ。

関連論文リスト

• Can LLMs Be Trusted for Evaluating RAG Systems? A Survey of Methods and Datasets [0.0]
  近年,RAG(Retrieval-Augmented Generation)が著しく進歩している。 RAGの複雑さは、体系的な評価と品質向上に重大な課題をもたらす。 本研究は,63の学術論文を体系的にレビューし,最新のRAG評価手法を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T08:22:19Z)
• Retrieval Augmented Generation Evaluation in the Era of Large Language Models: A Comprehensive Survey [29.186229489968564]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLM) と外部情報検索を統合し、自然言語処理に革命をもたらした。 RAGシステムの評価は、検索と生成コンポーネントを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャのため、ユニークな課題を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-21T06:39:47Z)
• OmniEval: An Omnidirectional and Automatic RAG Evaluation Benchmark in Financial Domain [62.89809156574998]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-17T15:38:42Z)
• Unanswerability Evaluation for Retrieval Augmented Generation [74.3022365715597]
  UAEval4RAGは、RAGシステムが解答不能なクエリを効果的に処理できるかどうかを評価するために設計されたフレームワークである。 我々は、6つの未解決カテゴリを持つ分類を定義し、UAEval4RAGは、多様で挑戦的なクエリを自動的に合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T19:11:55Z)
• RAGChecker: A Fine-grained Framework for Diagnosing Retrieval-Augmented Generation [61.14660526363607]
  本稿では,検索モジュールと生成モジュールの両方に対して,一連の診断指標を組み込んだ詳細な評価フレームワークであるRAGCheckerを提案する。 RAGCheckerは、他の評価指標よりも、人間の判断との相関が著しく優れている。 RAGCheckerのメトリクスは、より効果的なRAGシステムの開発において研究者や実践者を導くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T10:20:54Z)
• RAGEval: Scenario Specific RAG Evaluation Dataset Generation Framework [66.93260816493553]
  本稿では,様々なシナリオにまたがってRAGシステムを評価するためのフレームワークであるRAGvalを紹介する。 事実の正確性に焦点をあてて,完全性,幻覚,不適切性の3つの新しい指標を提案する。 実験結果から, RAGEvalは, 生成した試料の明瞭度, 安全性, 適合性, 豊かさにおいて, ゼロショット法とワンショット法より優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T13:35:11Z)
• RAGBench: Explainable Benchmark for Retrieval-Augmented Generation Systems [0.0]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、ユーザ向けチャットアプリケーションにおけるドメイン固有の知識の標準的なアーキテクチャパターンとなっている。 RAGBenchは、100kのサンプルからなる、最初の包括的な大規模RAGベンチマークデータセットである。 TRACe評価フレームワークは、すべてのRAGドメインに適用可能な説明可能かつ実行可能なRAG評価指標のセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T20:23:15Z)
• FlashRAG: A Modular Toolkit for Efficient Retrieval-Augmented Generation Research [70.6584488911715]
  検索増強世代(RAG)は、かなりの研究関心を集めている。 既存のRAGツールキットは、しばしば重くて柔軟であり、研究者のカスタマイズのニーズを満たすことができない。 我々のツールキットは16の高度なRAGメソッドを実装し、38のベンチマークデータセットを収集し、整理した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T12:12:40Z)
• 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)

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。