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...
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。二、论文的简单介绍 2.1 论文的背景 增强生成（RAG）系统通过整合外部知识库，增强了大型语言模型（LLMs），实现了更精确和上下文相关的响应。随着这些系统成为各种应用的重要组成部分，开发强大且全面的评估框架以评估其性能...
为了确保 RAGCHECKER 的可靠性,论文注释了一个人类判断数据集,以评估所提出的指标与人类判断之间的相关性。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...
RAGChecker 的有效性已通过大规模实验和人工评估得到验证。结果显示,RAGChecker 的评分与人类判断的相关性显著高于现有评估方法。在 Pearson 相关性上,RAGChecker 达到了 61.93%,而最接近的基线方法 RAGAS 仅为 48.31%。 关键要点 利用RAGChecker,研究人员评估了 8 个最先进的 RAG 系统,覆盖了 10 个不同领域的数据...
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...
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 ...
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框架在擅长诊断基于文本的检索增强生成模型的同时,忽略了集成多峰值数据的游戏改变潜力。将图像、视频和音频与文本一起包含可以显著提高生成内容的深度和准确率。这在生物医学等领域尤为关键,因为信息的查准率/准确率至关重要。例如样例,将患者扫描或分子图像添加到RAG模型的数据集中可以显著减少幻觉——通过提供...
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...