该论文提出了一个新的多跳查询数据集MultiHop-RAG,用于基于检索的语言生成任务(Retrieval-augmented Generation, RAG)的评估。论文实验旨在展示MultiHop-RAG数据集在评估RAG系统的检索和生成能力方面的benchmarking作用。 4.2 实验设置 实验使用论文提出的MultiHop-RAG数据集,该数据集包含一个知识库、大量多跳查询、相应...
这项研究通过使用LLM提取的元数据和数据库过滤来改进RAG以处理多跳查询,在MultiHop-RAG基准测试中取得了令人满意的结果!👏
1、PIKE-RAG在多跳推理任务上表现出色,特别是在涉及多个信息源和复杂推理路径的任务中,显著优于现有的RAG方法。 2、在开放域基准测试中,PIKE-RAG在HotpotQA、2WikiMultiHopQA和MuSiQue上的表现优于Zero-Shot CoT、Naive RAG、Self-Ask和GraphRAG等方法。 3、在法律领域基准测试中,PIKE-RAG在LawBench和Open Austra...