微信扫码
与创始人交个朋友
我要投稿
由于RAG系统的模块化特性、对长文本响应的评估需求以及现有评估指标的可靠性不足,对RAG系统进行全面评估存在挑战。
RAGCHECKER中提出的指标的说明。上面的维恩图展示了模型响应与真实答案之间的比较,显示了可能的正确(O)、错误(X)和缺失的声明(V)。检索到的块根据它们包含的声明类型被分类为两类。下面,定义了整体、检索器和生成器的指标,说明了如何评估RAG系统的每个组件的性能。
与人类评估的正确性、完整性和整体评估的相关性结果。展示了每个基线框架(TruLens、RAGAS、ARES、CRUD-RAG)相关指标。
RAGCHECKER的指标可以帮助研究人员和实践者开发更有效的RAG系统,并通过调整RAG系统的设置(如检索器的数量、块大小、块重叠比例和生成提示)来提供改进建议。
不同RAG系统在10个数据集上的平均评估结果。使用精确度(Prec.)、召回率(Rec.)和F1分数来量化RAG系统的整体性能。检索器组件基于声明召回率(CR)和上下文精确度(CP)进行评估,而生成器组件则通过上下文利用度(CU)、相关噪声敏感性(NS(I))、不相关噪声敏感性(NS(II))、幻觉(Hallu.)、自我知识(SK)和忠实度(Faith.)进行诊断。此外,还提供了每个RAG系统的平均响应声明数量。
片段大小的诊断
https://arxiv.org/pdf/2408.08067RAGCHECKER: A Fine-grained Framework for Diagnosing Retrieval-Augmented Generationhttps://github.com/amazon-science/RAGChecker
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2024-07-18
2024-09-04
2024-05-05
2024-06-20
2024-07-09
2024-07-09
2024-06-13
2024-10-27
2024-05-19
2024-07-07
2025-01-24
2025-01-24
2025-01-20
2025-01-18
2025-01-18
2025-01-18
2025-01-13
2025-01-09