AIR-Bench: Automated Heterogeneous Information Retrieval Benchmark

📄 arXiv: 2412.13102v4 📥 PDF

作者: Jianlyu Chen, Nan Wang, Chaofan Li, Bo Wang, Shitao Xiao, Han Xiao, Hao Liao, Defu Lian, Zheng Liu

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2024-12-17 (更新: 2025-07-24)

备注: 32 pages, 6 figures; Accepted to ACL 2025 Main

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AIR-Bench：自动化异构信息检索评测基准，解决新兴领域评测难题

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

关键词: 信息检索 评测基准 大型语言模型 自动化数据生成 异构数据 新兴领域 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有信息检索评测基准依赖人工标注和预定义领域，难以高效评估新兴领域模型。
  2. AIR-Bench利用大型语言模型自动生成异构测试数据，覆盖多样任务、领域和语言。
  3. 实验表明，AIR-Bench生成的数据与人工标注数据对齐良好，可作为可靠的评测基准。

📝 摘要（中文）

评估在信息检索（IR）模型的发展中起着至关重要的作用。然而，当前基于预定义领域和人工标注数据的基准测试，在经济高效地满足新兴领域的评估需求方面面临局限性。为了解决这一挑战，我们提出了自动化异构信息检索基准（AIR-Bench）。AIR-Bench的特点在于三个关键特征：1）自动化：AIR-Bench中的测试数据由大型语言模型（LLM）自动生成，无需人工干预。2）异构性：AIR-Bench中的测试数据是针对不同的任务、领域和语言生成的。3）动态性：AIR-Bench覆盖的领域和语言不断增加，为社区开发者提供越来越全面的评估基准。我们开发了一个可靠且稳健的数据生成流程，以基于真实世界的语料库自动创建多样化和高质量的评估数据集。我们的研究结果表明，AIR-Bench中生成的测试数据与人工标注的测试数据非常吻合，这使得AIR-Bench成为评估IR模型的一个可靠基准。AIR-Bench中的资源可在https://github.com/AIR-Bench/AIR-Bench公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有信息检索模型的评估依赖于人工标注的数据集，这些数据集通常针对特定领域，难以覆盖新兴领域和多样化的任务需求。人工标注成本高昂且耗时，限制了信息检索模型在新领域的快速迭代和部署。因此，如何经济高效地构建一个能够全面评估信息检索模型性能的基准测试集是一个关键问题。

核心思路：AIR-Bench的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大生成能力，自动创建多样化和高质量的评估数据集。通过精心设计的提示工程（Prompt Engineering），引导LLMs生成针对不同任务、领域和语言的测试数据，从而摆脱对人工标注的依赖，实现自动化和可扩展的评测基准。

技术框架：AIR-Bench的数据生成流程主要包括以下几个阶段：1) 语料库选择：选择真实世界的语料库作为LLM生成测试数据的知识来源。2) 任务定义：定义需要评估的信息检索任务，例如相关性排序、问答等。3) 提示工程：设计合适的提示语，引导LLM根据语料库和任务定义生成测试数据，包括查询、文档和相关性标签。4) 数据过滤与清洗：对LLM生成的数据进行过滤和清洗，去除低质量或不符合要求的样本。5) 数据集构建：将清洗后的数据整理成标准的评测数据集格式。

关键创新：AIR-Bench的关键创新在于利用LLM实现自动化和异构的评测数据生成。与传统的依赖人工标注的方法相比，AIR-Bench能够以更低的成本和更高的效率生成大规模、多样化的测试数据，从而更好地评估信息检索模型在新兴领域的性能。此外，AIR-Bench的动态性使其能够不断扩展覆盖的领域和语言，为社区开发者提供一个持续更新的评测基准。

关键设计：AIR-Bench在提示工程方面进行了精心的设计，例如使用不同的提示模板来控制LLM生成数据的风格和质量。此外，AIR-Bench还采用了多种数据过滤和清洗策略，例如基于规则的过滤和基于模型的过滤，以确保生成数据的质量。具体的参数设置和模型选择取决于具体的任务和领域，但总体目标是最大化生成数据的多样性和真实性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AIR-Bench生成的测试数据与人工标注的测试数据具有高度的一致性，证明了其作为评测基准的可靠性。具体来说，在多个信息检索任务上，使用AIR-Bench评估的模型性能与使用人工标注数据评估的模型性能具有显著的相关性。这表明AIR-Bench能够有效地替代人工标注数据，降低评测成本。

🎯 应用场景

AIR-Bench可广泛应用于信息检索、问答系统、推荐系统等领域模型的评估与优化。它能够帮助研究人员和开发者快速评估模型在新领域的性能，加速模型迭代和部署。此外，AIR-Bench的自动化数据生成能力也为构建特定领域的评测基准提供了新的思路，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Evaluation plays a crucial role in the advancement of information retrieval (IR) models. However, current benchmarks, which are based on predefined domains and human-labeled data, face limitations in addressing evaluation needs for emerging domains both cost-effectively and efficiently. To address this challenge, we propose the Automated Heterogeneous Information Retrieval Benchmark (AIR-Bench). AIR-Bench is distinguished by three key features: 1) Automated. The testing data in AIR-Bench is automatically generated by large language models (LLMs) without human intervention. 2) Heterogeneous. The testing data in AIR-Bench is generated with respect to diverse tasks, domains and languages. 3) Dynamic. The domains and languages covered by AIR-Bench are constantly augmented to provide an increasingly comprehensive evaluation benchmark for community developers. We develop a reliable and robust data generation pipeline to automatically create diverse and high-quality evaluation datasets based on real-world corpora. Our findings demonstrate that the generated testing data in AIR-Bench aligns well with human-labeled testing data, making AIR-Bench a dependable benchmark for evaluating IR models. The resources in AIR-Bench are publicly available at https://github.com/AIR-Bench/AIR-Bench.