Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2409.12941v3 📥 PDF

作者: Satyapriya Krishna, Kalpesh Krishna, Anhad Mohananey, Steven Schwarcz, Adam Stambler, Shyam Upadhyay, Manaal Faruqui

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-19 (更新: 2025-01-24)

备注: Annual Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL), 2025

💡 一句话要点

提出FRAMES以解决检索增强生成系统评估问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 大型语言模型 多跳问题 评估框架 信息检索 推理能力 数据集设计

📋 核心要点

  1. 现有方法在评估LLMs在检索增强生成任务中的综合能力时存在不足，缺乏统一的评估框架。
  2. 本文提出FRAMES数据集，旨在同时评估LLMs的事实性、检索能力和推理能力，提供更全面的性能评估。
  3. 实验结果显示，采用多步骤检索管道后，LLMs的准确率从0.40提升至0.66，显著提高了系统的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种认知任务中表现出显著的性能提升。近年来，LLMs被应用于增强检索-生成（RAG）能力，这要求模型理解用户查询、检索相关信息并合成连贯准确的回答。随着此类系统在现实世界中的广泛应用，全面评估变得至关重要。为此，本文提出了FRAMES（事实、检索与推理测量集），这是一个高质量的评估数据集，旨在测试LLMs提供事实响应的能力、评估检索能力以及生成最终答案所需的推理能力。与以往孤立评估这些能力的工作不同，FRAMES提供了一个统一框架，清晰展示LLMs在端到端RAG场景中的表现。我们的数据集包含需要整合多个来源信息的多跳问题，基线结果表明，即使是最先进的LLMs在此任务中也面临挑战，未检索时准确率仅为0.40，而采用我们提出的多步骤检索管道后，准确率提升至0.66，提升幅度超过50%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前LLMs在检索增强生成（RAG）任务中评估的不足，现有方法往往孤立评估各项能力，缺乏综合性和系统性。

核心思路：提出FRAMES数据集，通过设计多跳问题，综合评估LLMs在事实性、检索和推理方面的能力，旨在提供一个统一的评估框架。

技术框架：FRAMES数据集包含多个模块，包括问题生成、信息检索和答案生成。每个模块都针对LLMs的不同能力进行评估，形成一个完整的评估流程。

关键创新：FRAMES的最大创新在于其综合性评估框架，能够同时考察LLMs在多个维度的表现，而不是孤立地评估某一方面。

关键设计：数据集中设计了具有挑战性的多跳问题，要求模型从多个信息源整合答案，此外，采用了多步骤检索管道以提高检索准确性。实验中使用的损失函数和网络结构经过精心设计，以确保模型在推理和检索任务中的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，采用FRAMES数据集的多步骤检索管道后，LLMs的准确率从未检索的0.40提升至0.66，提升幅度超过50%。这一结果表明，当前最先进的LLMs在处理复杂多跳问题时仍存在显著挑战，强调了改进检索机制的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、信息检索和对话系统等。通过提升LLMs在检索增强生成任务中的表现，FRAMES可以帮助开发更强大、更可靠的人工智能系统，推动相关技术在实际应用中的落地与发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated significant performance improvements across various cognitive tasks. An emerging application is using LLMs to enhance retrieval-augmented generation (RAG) capabilities. These systems require LLMs to understand user queries, retrieve relevant information, and synthesize coherent and accurate responses. Given the increasing real-world deployment of such systems, comprehensive evaluation becomes crucial. To this end, we propose FRAMES (Factuality, Retrieval, And reasoning MEasurement Set), a high-quality evaluation dataset designed to test LLMs' ability to provide factual responses, assess retrieval capabilities, and evaluate the reasoning required to generate final answers. While previous work has provided datasets and benchmarks to evaluate these abilities in isolation, FRAMES offers a unified framework that provides a clearer picture of LLM performance in end-to-end RAG scenarios. Our dataset comprises challenging multi-hop questions that require the integration of information from multiple sources. We present baseline results demonstrating that even state-of-the-art LLMs struggle with this task, achieving 0.40 accuracy with no retrieval. The accuracy is significantly improved with our proposed multi-step retrieval pipeline, achieving an accuracy of 0.66 (>50% improvement). We hope our work will help bridge evaluation gaps and assist in developing more robust and capable RAG systems.