論文の概要: Towards a rigorous evaluation of RAG systems: the challenge of due diligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21753v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 12:33:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.259878
• Title: Towards a rigorous evaluation of RAG systems: the challenge of due diligence
• Title（参考訳）: RAGシステムの厳密な評価に向けて--デュ・ディリジェンスへの挑戦
• Authors: Grégoire Martinon, Alexandra Lorenzo de Brionne, Jérôme Bohard, Antoine Lojou, Damien Hervault, Nicolas J-B. Brunel,
• Abstract要約: 生成的AIの台頭は、医療や金融といったリスクの高い分野に大きな進歩をもたらした。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)アーキテクチャは、言語モデル(LLM)と検索エンジンを組み合わせたもので、特に文書コーパスから応答を生成する能力で有名である。 本研究では、投資ファンドのデューディリジェンスに使用されるRAGシステムを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.577682622066256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rise of generative AI, has driven significant advancements in high-risk sectors like healthcare and finance. The Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture, combining language models (LLMs) with search engines, is particularly notable for its ability to generate responses from document corpora. Despite its potential, the reliability of RAG systems in critical contexts remains a concern, with issues such as hallucinations persisting. This study evaluates a RAG system used in due diligence for an investment fund. We propose a robust evaluation protocol combining human annotations and LLM-Judge annotations to identify system failures, like hallucinations, off-topic, failed citations, and abstentions. Inspired by the Prediction Powered Inference (PPI) method, we achieve precise performance measurements with statistical guarantees. We provide a comprehensive dataset for further analysis. Our contributions aim to enhance the reliability and scalability of RAG systems evaluation protocols in industrial applications.
• Abstract（参考訳）: 生成的AIの台頭は、医療や金融といったリスクの高い分野に大きな進歩をもたらした。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)アーキテクチャは、言語モデル(LLM)と検索エンジンを組み合わせたもので、特に文書コーパスから応答を生成する能力で有名である。 その可能性にもかかわらず、重要な文脈におけるRAGシステムの信頼性は問題であり、幻覚などの問題が続いている。 本研究では、投資ファンドのデューディリジェンスに使用されるRAGシステムを評価する。 本稿では,人間のアノテーションとLLM-Judgeアノテーションを組み合わせたロバストな評価プロトコルを提案する。 予測パワード推論(PPI)法に着想を得て,統計的保証付き精度の高い性能測定を行った。 さらなる分析のための包括的なデータセットを提供する。 本研究の目的は,産業アプリケーションにおけるRAGシステム評価プロトコルの信頼性とスケーラビリティの向上である。

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