論文の概要: CRAG-MM: Multi-modal Multi-turn Comprehensive RAG Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26160v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 05:50:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.673781
• Title: CRAG-MM: Multi-modal Multi-turn Comprehensive RAG Benchmark
• Title（参考訳）: CRAG-MM:Multi-modal Multi-turn Comprehensive RAG Benchmark
• Authors: Jiaqi Wang, Xiao Yang, Kai Sun, Parth Suresh, Sanat Sharma, Adam Czyzewski, Derek Andersen, Surya Appini, Arkav Banerjee, Sajal Choudhary, Shervin Ghasemlou, Ziqiang Guan, Akil Iyer, Haidar Khan, Lingkun Kong, Roy Luo, Tiffany Ma, Zhen Qiao, David Tran, Wenfang Xu, Skyler Yeatman, Chen Zhou, Gunveer Gujral, Yinglong Xia, Shane Moon, Nicolas Scheffer, Nirav Shah, Eun Chang, Yue Liu, Florian Metze, Tammy Stark, Zhaleh Feizollahi, Andrea Jessee, Mangesh Pujari, Ahmed Aly, Babak Damavandi, Rakesh Wanga, Anuj Kumar, Rohit Patel, Wen-tau Yih, Xin Luna Dong,
• Abstract要約: CRAG-MMはマルチモーダル・マルチターン対話のための総合的なベンチマークである。 様々な6.5K(画像、質問、回答)のトリプルと、13ドメインにわたる2Kビジュアルベースのマルチターン会話を含んでいる。 CRAG-MM単ターンQAと多ターンQAの32%と43%の正当性しか得られていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.39824337939749
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wearable devices such as smart glasses are transforming the way people interact with their surroundings, enabling users to seek information regarding entities in their view. Multi-Modal Retrieval-Augmented Generation (MM-RAG) plays a key role in supporting such questions, yet there is still no comprehensive benchmark for this task, especially regarding wearables scenarios. To fill this gap, we present CRAG-MM -- a Comprehensive RAG benchmark for Multi-modal Multi-turn conversations. CRAG-MM contains a diverse set of 6.5K (image, question, answer) triplets and 2K visual-based multi-turn conversations across 13 domains, including 6.2K egocentric images designed to mimic captures from wearable devices. We carefully constructed the questions to reflect real-world scenarios and challenges, including five types of image-quality issues, six question types, varying entity popularity, differing information dynamism, and different conversation turns. We design three tasks: single-source augmentation, multi-source augmentation, and multi-turn conversations -- each paired with an associated retrieval corpus and APIs for both image-KG retrieval and webpage retrieval. Our evaluation shows that straightforward RAG approaches achieve only 32% and 43% truthfulness on CRAG-MM single- and multi-turn QA, respectively, whereas state-of-the-art industry solutions have similar quality (32%/45%), underscoring ample room for improvement. The benchmark has hosted KDD Cup 2025, attracting about 1K participants and 5K submissions, with winning solutions improving baseline performance by 28%, highlighting its early impact on advancing the field.
• Abstract（参考訳）: スマートグラスのようなウェアラブルデバイスは、人々が周囲と対話する方法を変え、ユーザーが自分のビュー内のエンティティに関する情報を検索できるようにする。 MM-RAG(Multi-Modal Retrieval-Augmented Generation)は,このような質問を支援する上で重要な役割を担っている。 このギャップを埋めるために、マルチモーダルマルチターン会話のための包括的RAGベンチマークであるCRAG-MMを提案する。 CRAG-MMは、13ドメインにわたる6.5K(画像、質問、回答)と2K視覚ベースのマルチターン会話の多様なセットを含んでいる。 5種類の画像品質問題、6種類の質問タイプ、様々なエンティティの人気、異なる情報ダイナミズム、異なる会話ターンを含む、現実のシナリオと課題を反映する質問を慎重に構築した。 単一ソース拡張、複数ソース拡張、マルチターン会話という3つのタスクを設計し、それぞれに関連する検索コーパスとAPIを組み合わせて、画像-KG検索とWebページ検索を行う。 以上の結果から, CRAG-MM単ターンQAと多ターンQAでは, RAGアプローチが32%, 43%の真正性しか得られていないのに対し, 最先端の産業ソリューションは32%/45%と同等の品質であり, 改善の余地が十分にあることが示された。 このベンチマークではKDDカップ2025が開催され、約1Kの参加者と5Kの応募者を集め、勝利したソリューションはベースラインのパフォーマンスを28%改善し、フィールドの前進に対する初期の影響を強調した。

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