Fugu-MT 論文翻訳(概要): A System for Comprehensive Assessment of RAG Frameworks

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: 2025-04-11 12:23:42.122228
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。
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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。

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