論文の概要: RARE: Retrieval-Aware Robustness Evaluation for Retrieval-Augmented Generation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00789v2
• Date: Thu, 25 Sep 2025 20:17:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 16:35:18.895615
• Title: RARE: Retrieval-Aware Robustness Evaluation for Retrieval-Augmented Generation Systems
• Title（参考訳）: RARE:検索機能強化システムのための検索機能付きロバストネス評価
• Authors: Yixiao Zeng, Tianyu Cao, Danqing Wang, Xinran Zhao, Zimeng Qiu, Morteza Ziyadi, Tongshuang Wu, Lei Li,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、回答の正確性と事実性を高める。 既存の評価では、RAGシステムが現実世界のノイズ、内部と外部の取得したコンテキストの衝突、あるいは急速に変化する事実にどれくらいうまく対処しているかを検査することはめったにない。 本稿では,動的で時間に敏感なコーパス上でのストレステストクエリと文書摂動を共同で行う,統一されたフレームワークと大規模ベンチマークであるRetrieval-Aware Robustness Evaluation (RARE)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.389969814185214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances recency and factuality in answers. However, existing evaluations rarely test how well these systems cope with real-world noise, conflicting between internal and external retrieved contexts, or fast-changing facts. We introduce Retrieval-Aware Robustness Evaluation (RARE), a unified framework and large-scale benchmark that jointly stress-tests query and document perturbations over dynamic, time-sensitive corpora. One of the central features of RARE is a knowledge-graph-driven synthesis pipeline (RARE-Get) that automatically extracts single and multi-hop relations from the customized corpus and generates multi-level question sets without manual intervention. Leveraging this pipeline, we construct a dataset (RARE-Set) spanning 527 expert-level time-sensitive finance, economics, and policy documents and 48295 questions whose distribution evolves as the underlying sources change. To quantify resilience, we formalize retrieval-conditioned robustness metrics (RARE-Met) that capture a model's ability to remain correct or recover when queries, documents, or real-world retrieval results are systematically altered. Our findings reveal that RAG systems are unexpectedly sensitive to perturbations. Moreover, they consistently demonstrate lower robustness on multi-hop queries compared to single-hop queries across all domains.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、回答の正確性と事実性を高める。 しかし、既存の評価では、これらのシステムが現実世界のノイズ、内部と外部の取得したコンテキストの衝突、あるいは急速に変化する事実にどのように対処するかをテストすることは滅多にない。 本稿では,動的で時間に敏感なコーパスに対する問合せと文書の摂動を共同でテストする,統一されたフレームワークと大規模ベンチマークであるRetrieval-Aware Robustness Evaluation (RARE)を紹介する。 RAREの中心的な特徴の1つは、知識グラフ駆動合成パイプライン(RARE-Get)である。 このパイプラインを活用することで、専門家レベル527のタイムセンシティブファイナンス、経済学、政策文書、および基礎となるソースが変化するにつれて分布が進化する48295の質問にまたがるデータセット(RARE-Set)を構築します。 レジリエンスを定量化するため,検索条件付きロバストネス指標(RARE-Met)を定式化した。 以上の結果より,RAG系は摂動に予期せず敏感であることが明らかとなった。 さらに、すべてのドメインにわたるシングルホップクエリと比較して、マルチホップクエリに対するロバスト性は一貫して低下している。

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