論文の概要: Deepchecks: Evaluating Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14488v1
- Date: Thu, 14 May 2026 07:27:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-16 00:43:04.105881
- Title: Deepchecks: Evaluating Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Title（参考訳）: Deepchecks: Retrieval-Augmented Generation (RAG)の評価
- Authors: Assaf Gerner, Netta Madvil, Nadav Barak, Alex Zaikman, Jonatan Liberman, Liron Hamra, Rotem Brazilay, Shay Tsadok, Yaron Friedman, Neal Harow, Noam Bresler, Shir Chorev, Philip Tannor, Lior Rokach,
- Abstract要約: 本稿では,RAGアプリケーション評価に適した包括的フレームワークであるDeepchecksを紹介する。
アプリケーション固有の要件との整合性を確保することで、Deepchecksフレームワークは、RAGシステムの信頼性、妥当性、ユーザ満足度を評価するための堅牢な基盤を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4767889830241705
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) augmented with Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques are revolutionizing applications across multiple domains, such as healthcare, finance, and customer service. Despite their potential, evaluating RAG systems remains a complex challenge due to the stochastic nature of generated outputs and the intricate interplay between retrieval and generation components. This paper introduces Deepchecks, a comprehensive framework tailored for evaluating RAG applications. Deepchecks' evaluation framework addresses RAG applications evaluation through a multi-faceted approach, root cause analysis and production monitoring. By ensuring alignment with application-specific requirements, Deepchecks framework provides a robust foundation for assessing reliability, relevance, and user satisfaction in RAG systems.
- Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)技術で強化されたLarge Language Models (LLM)は、ヘルスケア、金融、カスタマーサービスなど、複数のドメインにわたるアプリケーションに革命をもたらしている。
これらの可能性にもかかわらず、RAGシステムの評価は、生成した出力の確率的性質と、検索と生成コンポーネントの間の複雑な相互作用のため、複雑な課題である。
本稿では,RAGアプリケーション評価に適した包括的フレームワークであるDeepchecksを紹介する。
Deepchecksの評価フレームワークは、多面的アプローチ、根本原因分析、生産監視を通じて、RAGアプリケーション評価に対処する。
アプリケーション固有の要件との整合性を確保することで、Deepchecksフレームワークは、RAGシステムの信頼性、妥当性、ユーザ満足度を評価するための堅牢な基盤を提供する。
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