Fugu-MT 論文翻訳(概要): Can LLMs Be Trusted for Evaluating RAG Systems? A Survey of Methods and Datasets

論文の概要: Can LLMs Be Trusted for Evaluating RAG Systems? A Survey of Methods and Datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20119v2
Date: Thu, 01 May 2025 13:03:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.608438
Title: Can LLMs Be Trusted for Evaluating RAG Systems? A Survey of Methods and Datasets
Title（参考訳）: LLMはRAGシステム評価に信頼できるか? : 手法とデータセットの調査
Authors: Lorenz Brehme, Thomas Ströhle, Ruth Breu,
Abstract要約: 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。
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 advanced significantly in recent years. The complexity of RAG systems, which involve multiple components-such as indexing, retrieval, and generation-along with numerous other parameters, poses substantial challenges for systematic evaluation and quality enhancement. Previous research highlights that evaluating RAG systems is essential for documenting advancements, comparing configurations, and identifying effective approaches for domain-specific applications. This study systematically reviews 63 academic articles to provide a comprehensive overview of state-of-the-art RAG evaluation methodologies, focusing on four key areas: datasets, retrievers, indexing and databases, and the generator component. We observe the feasibility of an automated evaluation approach for each component of a RAG system, leveraging an LLM capable of both generating evaluation datasets and conducting evaluations. In addition, we found that further practical research is essential to provide companies with clear guidance on the do's and don'ts of implementing and evaluating RAG systems. By synthesizing evaluation approaches for key RAG components and emphasizing the creation and adaptation of domain-specific datasets for benchmarking, we contribute to the advancement of systematic evaluation methods and the improvement of evaluation rigor for RAG systems. Furthermore, by examining the interplay between automated approaches leveraging LLMs and human judgment, we contribute to the ongoing discourse on balancing automation and human input, clarifying their respective contributions, limitations, and challenges in achieving robust and reliable evaluations.
Abstract（参考訳）: 近年,RAG(Retrieval-Augmented Generation)が著しく進歩している。 RAGシステムの複雑さは、索引付け、検索、生成など、多くのパラメータとともに、体系的な評価と品質向上に重大な課題を提起する。これまでの研究では、RAGシステムの評価は、進歩の文書化、構成の比較、ドメイン固有のアプリケーションに対する効果的なアプローチの特定に不可欠であることが強調されていた。本研究は,63の学術論文を体系的にレビューし,最新のRAG評価手法を概観し,データセット,検索者,インデックス,データベース,ジェネレータコンポーネントの4つの重要な領域に着目した。評価データセットの生成と評価の実施の両方が可能なLCMを活用し,RAGシステムの各コンポーネントに対する自動評価手法の実現可能性について検討した。さらに,企業に対して,RAGシステムの実装や評価を行なわないことの明確なガイダンスを提供するためには,さらなる実践的な研究が不可欠であることが判明した。鍵となるRAGコンポーネントの評価手法を合成し、ベンチマークのためのドメイン固有のデータセットの作成と適応を強調することにより、系統評価手法の進歩とRAGシステムの評価厳格性の向上に寄与する。さらに,LLMを活用した自動化アプローチと人的判断の相互作用を検討することにより,自動化と人的入力のバランスに関する継続的な議論に寄与し,堅牢で信頼性の高い評価を実現する上での,それぞれの貢献,限界,課題を明らかにする。

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