論文の概要: mmRAG: A Modular Benchmark for Retrieval-Augmented Generation over Text, Tables, and Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11180v1
• Date: Fri, 16 May 2025 12:31:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:14.96663
• Title: mmRAG: A Modular Benchmark for Retrieval-Augmented Generation over Text, Tables, and Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: mmRAG: テキスト、テーブル、知識グラフによる検索拡張生成のためのモジュールベンチマーク
• Authors: Chuan Xu, Qiaosheng Chen, Yutong Feng, Gong Cheng,
• Abstract要約: マルチモーダルRAGシステムを評価するためのモジュール型ベンチマークであるmmRAGを紹介する。 我々のベンチマークでは、テキスト、テーブル、知識グラフにまたがる6つの多様な問合せデータセットからのクエリを統合する。 文書関連性を注釈化し、データセット関連性を導出するための標準情報検索手順に従う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.861763118322136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a powerful paradigm for enhancing the capabilities of large language models. However, existing RAG evaluation predominantly focuses on text retrieval and relies on opaque, end-to-end assessments of generated outputs. To address these limitations, we introduce mmRAG, a modular benchmark designed for evaluating multi-modal RAG systems. Our benchmark integrates queries from six diverse question-answering datasets spanning text, tables, and knowledge graphs, which we uniformly convert into retrievable documents. To enable direct, granular evaluation of individual RAG components -- such as the accuracy of retrieval and query routing -- beyond end-to-end generation quality, we follow standard information retrieval procedures to annotate document relevance and derive dataset relevance. We establish baseline performance by evaluating a wide range of RAG implementations on mmRAG.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデルの能力向上のための強力なパラダイムとして登場した。 しかし、既存のRAG評価は主にテキスト検索に重点を置いており、生成した出力の不透明でエンドツーエンドな評価に依存している。 これらの制約に対処するために,マルチモーダルRAGシステムを評価するために設計されたモジュール型ベンチマークであるmmRAGを導入する。 我々のベンチマークでは、テキスト、テーブル、知識グラフにまたがる6つの多様な問合せデータセットからのクエリを統合し、検索可能なドキュメントに一様に変換する。 検索精度やクエリルーティングの精度など,個々のRAGコンポーネントを直接的かつきめ細かい評価を可能にするため,文書関連性を注釈化し,データセット関連性を導出するための標準情報検索手順に従う。 我々は,mmRAG上での広範囲なRAG実装を評価することにより,ベースライン性能を確立する。

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