RAGProbe: An Automated Approach for Evaluating RAG Applications
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コードはGitHubじゃなくてfigshareというところにあった
NotebookLMまとめ
概要
この記事は、RAG（Retrieval Augmented Generation）システムの評価のための自動化された手法であるRAGProbeについて説明しています。RAGシステムは、大規模言語モデルを用いて、質問に対する回答を生成する際に、関連する情報を検索して活用する技術です。RAGProbeは、さまざまなシナリオの質問と回答を自動生成し、RAGシステムの性能を評価するためのツールです。この論文では、RAGProbeを用いた評価の結果、特定のタイプの質問に対するRAGシステムの性能が低いことが明らかになっています。特に、複数の質問を組み合わせた質問や、回答が文書に含まれていない質問に対して、RAGシステムはうまく回答することができませんでした。これらの結果から、RAGシステムの開発において、さまざまなシナリオでの評価を行うことの重要性が示唆されています。
落合プロンプトまとめ
1. どんなもの？
RAG(Retrieval Augmented Generation)は、大規模言語モデル(LLM)が持つ知識だけでは信頼性の高い回答を生成できない場合に、外部データソースを活用して回答を生成する技術です。 本論文では、RAGアプリケーションの評価を自動化する手法である RAGProbe が提案されています。 RAGProbeは、開発者がRAGパイプラインを評価するために、ドメインやコンテキストに特化した質問と回答のペアを自動的に生成します。
2. 先行研究を比べてどこがすごい？
従来のRAG評価ツールは、質問応答ペアの生成をランダムに行うか、初期の質問応答ペアのセットを必要としていました。 RAGProbeは、評価シナリオという概念を導入することで、これらの制限を克服しています。 評価シナリオは、RAGパイプラインを評価する方法を表現するもので、実行されると質問応答ペアを生成します。 これにより、RAGパイプラインの評価を自動化し、ドメイン固有の質問応答ペアを生成することができます。 さらに、RAGProbeは、既存の最先端技術と比較して、より高い故障率と妥当性を示しています。
3. 技術や手法の肝はどこ？
RAGProbeは、3つの主要コンポーネントで構成されています。
- Q&A Generator: ドキュメントコーパスを入力として受け取り、評価シナリオスキーマを適用して質問と回答を生成します。
- RAG Evaluation Runner: 評価対象のRAGパイプラインに適応し、生成されたすべての質問に対する回答を収集します。
- Semantic Answer Evaluator: Q&A Generatorによって生成された回答と、RAGパイプラインによって生成された回答を比較します。
RAGProbeは、評価シナリオスキーマを用いて、質問応答ペアの生成プロセスを定義します。 このスキーマは、ドキュメントのサンプリング戦略、チャンク化戦略、チャンクのサンプリング戦略、シナリオ固有のプロンプト、プロンプト戦略、許容可能な評価指標など、6つの構成要素からなります。4. どうやって有効だと検証した？
論文では、Qasper, Google NQ, MS Marco の3つのデータセットと、Quivr, Danswer, Ragflow, Verba, Rag-stack の5つのオープンソースRAGパイプラインを用いてRAGProbeを評価しています。 評価では、各データセットからランダムに10個のドキュメントをサンプリングし、各評価シナリオに対して30個の質問を自動生成しました。 生成された質問は、5つのRAGパイプラインで実行され、生成された回答は期待される回答と比較評価されました。
5. 議論はある？
論文では、RAGパイプラインの評価における課題と、今後の研究の方向性について議論しています。
- 評価指標: 正確性、関連性、完全性、一貫性、明示性、矛盾、質問に関係ない情報などの評価指標が使用されていますが、忠実性やバイアスなどの他の指標は含まれていません。
- LLM: 本研究では、OpenAIのGPTのみを考慮しています。 他のLLMを調査することで、より包括的な理解が得られる可能性があります。
- プロンプト: chain-of-thought, least-to-most, tree-of-thought, graph-of-thoughtなどのプロンプト技術は考慮されていません。 これらの技術は、質問応答ペアに異なるパターンを生み出す可能性があります。
6. 次に読むべき論文は？
論文では、関連研究として、RAGAS、ARES、InspectorRAGet、Codium-AI、PipeRAG、eRAG、ClapNQ などの論文が挙げられています。これらの論文は、RAGパイプラインの評価、質問応答ペアの生成、LLMの評価など、RAGProbeに関連するさまざまなトピックを扱っています。
実装とか
RAGProbe の処理の流れ
ソースによると、RAGProbe は、ドキュメントコーパスを入力として受け取り、RAG パイプラインを評価するための質問と回答を生成し、その結果を評価するプロセスを経て動作します。具体的な処理の流れは以下のとおりです。
- Q&A Generator: ドキュメントコーパスを入力として受け取り、評価シナリオスキーマを適用して質問と回答を生成します。
- ドキュメントのサンプリング: 評価シナリオで指定されたドキュメントサンプリング戦略に従って、ドキュメントコーパスからドキュメントをサンプリングします。
- チャンク化: 指定されたチャンク化戦略に基づいて、サンプリングされたドキュメントをチャンクに分割します。
- チャンクのサンプリング: 評価シナリオで指定されたチャンクサンプリング戦略に従って、チャンクから質問生成に使用するチャンクをサンプリングします。
- 質問と回答の生成: サンプリングされたチャンクとシナリオ固有のプロンプトを使用して、LLM によって質問と回答を生成します。
- RAG Evaluation Runner: 評価対象のRAGパイプラインに適応し、生成されたすべての質問に対する回答を収集します。
- RAG パイプラインへの適応: 評価対象の RAG パイプラインの実装（認証、API へのマッピングなど）に適応します。
- 質問の実行: 生成された質問を RAG パイプラインに投入し、回答を取得します。
- Semantic Answer Evaluator: Q&A Generator によって生成された回答と、RAG パイプラインによって生成された回答を比較します。
- 回答の比較: 評価シナリオで指定された評価指標に基づいて、2 つの回答を比較評価します。
- 結果の出力: 合格/不合格を含む評価結果をレポートとして出力します。
上記の処理を通して、RAGProbe は RAG パイプラインの評価を自動化し、その品質を評価します。
思ったより普通というか真っ当な感じ