元评估:一个用于评估RAGChecker结果与人类判断相关性的人工标注偏好数据集。 通过在10个领域的公共数据集上对8个最先进的RAG系统进行综合实验,RAGCHECKER显示出与人类评估者有更强的相关性,并提供了关于RAG系统组件行为和设计中固有权衡的深刻见解。RAG基准统计信息。此基准测试是从涵盖10个领域的公共数据集中重新调整...
为了克服这些挑战，论文引入了RAGCHECKER，这是一个创新性的评估框架，旨在对检索和生成过程进行详细分析。RAGCHECKER基于声明级蕴含检查，涉及从响应和标准答案中提取声明，并与其他文本进行比对的操作。这种方法实现了细粒度的评估，而非仅限于响应级别的评估。RAGCHECKER处理用户查询、检索的上下文、响应以及标准答案，...
这种元评估验证了 RAGCHECKER 从人类视角捕捉 RAG 系统质量和可靠性的有效性。论文通过全面实验展示了 RAGCHECKER 的有效性,评估了8个最先进的 RAG 系统,这些系统基于从 10 个领域的公共数据集中重新定位的基准进行评估。对评估结果的深入分析表明,RAGCHECKER 提供了有见地的诊断信号,指出了改进 RAG 系统的方向。
RAGChecker框架设计了包括整体指标、诊断检索器指标和诊断生成器指标在内的一套全面评估体系。通过对包含查询、文档和真实答案的样本进行输入，并借助大型语言模型将文本分解为独立的声明再通过另一个模型验证每个声明的准确性，实现对模型的细粒度评估。在相关研究中，RAGChecker经过严格的实验验证，其与人类判断的相关性...
近日，亚马逊发布了一个全新的开源工具——RAGChecker，旨在帮助开发者和研究人员对RAG系统进行全面、可靠、细粒度诊断，着重解决AI回答不准的问题，并为进一步提升性能，提供可操作的方向。这个工具就像是给RAG系统开了一剂“药方”，帮助它“康复”，为我们的开发者打造更智能、更可靠的RAG系统。RAGChecker的诞生背景 ...
提出了RAGChecker框架:RAGChecker是一个新颖的RAG系统评估框架,提供了对检索器和生成器组件的细粒度评估,引入了新的诊断指标以提供可操作的错误来源洞察。 元(meta)评估验证:通过元(meta)评估验证了RAGChecker与人类判断的相关性显著优于其他评估指标。 广泛的实验:在10个领域的基准上对8个最先进的RAG系统进行了全面...
RAGChecker为开发更有效的RAG系统提供了实用的诊断工具和全面的评估方法,有助于研究人员和实践者在模块层面上进行细致优化。 背景痛点 >> 模块化复杂性:RAG系统由检索器和生成器组成,评估指标需要全面评估系统整体和各个模块,并分析模块之间交互。 >> 评估指标的限制:传统指标往往基于规则或粗粒度,如recall@k和MRR等...
RAGChecker使开发者和研究人员能够精确深入地全面评估、诊断和增强他们的RAG系统: 全面评估:RAGChecker提供整体指标,用于评估整个RAG流程。 诊断指标:用于分析检索组件的诊断检索器指标。用于评估生成组件的诊断生成器指标。这些指标为针对性改进提供了有价值的见解。
RagChecker旨在为RAG系统的检索和生成模块提供一套诊断指标。该框架基于主张级别的蕴涵检查,涉及从响应和真实答案中提取主张,并将其与其他文本进行比较。这种细粒度的方法使得可以对RAG系统进行更全面的评估,而不仅仅是基于响应级别的评估。 RagChecker的指标包括整体指标、诊断检索器指标和诊断生成器指标。整体指标提供了...
近日,亚马逊上海人工智能研究院推出了一款名为 RAGChecker 的诊断工具为 RAG 系统提供细粒度、全面、可靠的诊断报告,并为进一步提升性能,提供可操作的方向。 亚马逊上海人工智能研究院成立于 2018 年,已成为深度学习研究领域的领先机构之一,共发表了～90 篇论文。研究领域包括深度学习的基础理论、自然语言处理、计算机视...