論文の概要: FreshStack: Building Realistic Benchmarks for Evaluating Retrieval on Technical Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13128v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 17:44:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:39:20.060915
• Title: FreshStack: Building Realistic Benchmarks for Evaluating Retrieval on Technical Documents
• Title（参考訳）: FreshStack: 技術的ドキュメントの検索を評価するためのリアルなベンチマークを構築する
• Authors: Nandan Thakur, Jimmy Lin, Sam Havens, Michael Carbin, Omar Khattab, Andrew Drozdov,
• Abstract要約: コミュニティに質問された質問や回答から情報検索ベンチマークを構築するための再利用可能なフレームワークであるFreshStackを紹介します。 FreshStackでは、コードと技術ドキュメントからの自動コーパス収集、コミュニティに質問された質問と回答からのナゲット生成、ナゲットレベルのサポートが実施されている。 FreshStackを使って、急速に成長する、最近の、ニッチなトピックに関する5つのデータセットを構築し、タスクが十分に困難であることを保証しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.5649975411777
• License:
• Abstract: We introduce FreshStack, a reusable framework for automatically building information retrieval (IR) evaluation benchmarks from community-asked questions and answers. FreshStack conducts the following steps: (1) automatic corpus collection from code and technical documentation, (2) nugget generation from community-asked questions and answers, and (3) nugget-level support, retrieving documents using a fusion of retrieval techniques and hybrid architectures. We use FreshStack to build five datasets on fast-growing, recent, and niche topics to ensure the tasks are sufficiently challenging. On FreshStack, existing retrieval models, when applied out-of-the-box, significantly underperform oracle approaches on all five topics, denoting plenty of headroom to improve IR quality. In addition, we identify cases where rerankers do not clearly improve first-stage retrieval accuracy (two out of five topics). We hope that FreshStack will facilitate future work toward constructing realistic, scalable, and uncontaminated IR and RAG evaluation benchmarks. FreshStack datasets are available at: https://fresh-stack.github.io.
• Abstract（参考訳）: コミュニティに質問された質問や回答から情報検索(IR)評価ベンチマークを自動的に構築する再利用可能なフレームワークであるFreshStackを紹介した。 1) コードと技術ドキュメントからの自動コーパス収集,(2) コミュニティからの質問や回答からのナゲット生成,(3) ナゲットレベルのサポート,(3) 検索技術とハイブリッドアーキテクチャの融合によるドキュメントの検索。 FreshStackを使って、急速に成長する、最近の、ニッチなトピックに関する5つのデータセットを構築し、タスクが十分に困難であることを保証しています。 FreshStackでは、既存の検索モデルがアウト・オブ・ザ・ボックスで適用された場合、5つのトピックすべてにおいて、非常にパフォーマンスの低いオラクルアプローチを使用しており、IR品質を改善するために多くのヘッドルームを示している。 さらに,リランカーが第1段階の検索精度(5つのトピックのうち2つ)を向上しない事例を同定した。 FreshStackは、現実的でスケーラブルで、汚染されていないIRおよびRAG評価ベンチマークを構築するための今後の作業を促進することを願っています。 FreshStackデータセットは、https://fresh-stack.github.io.comで公開されている。

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