ChineseEcomQA: A Scalable E-commerce Concept Evaluation Benchmark for Large Language Models

📄 arXiv: 2502.20196v1 📥 PDF

作者: Haibin Chen, Kangtao Lv, Chengwei Hu, Yanshi Li, Yujin Yuan, Yancheng He, Xingyao Zhang, Langming Liu, Shilei Liu, Wenbo Su, Bo Zheng

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-27

💡 一句话要点

提出ChineseEcomQA，一个可扩展的电商概念评估基准，用于评估大型语言模型在电商领域的性能。

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

关键词: 电商 大型语言模型 评估基准 问答系统 概念理解 检索增强生成 人工标注

📋 核心要点

  1. 现有LLM在电商领域应用中存在事实性错误，缺乏针对电商概念的有效评估基准。
  2. 构建ChineseEcomQA，关注基本概念、电商通用性和专业性，平衡通用与特定概念。
  3. 通过LLM验证、RAG验证和人工标注，构建可扩展的基准，并评估主流LLM的性能。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在电商等领域的应用日益广泛，领域特定的概念评估基准对于评估其领域能力至关重要。现有的LLMs在复杂的电商应用中可能会生成不准确的信息。因此，构建一个电商概念基准是必要的。现有的基准面临两个主要挑战：（1）处理任务的异构性和多样性；（2）区分电商领域内的一般性和特殊性。为了解决这些问题，我们提出了ChineseEcomQA，一个专注于基本电商概念的可扩展问答基准。ChineseEcomQA建立在三个核心特征之上：关注基本概念、电商通用性和电商专业性。基本概念旨在适用于各种电商任务，从而应对异构性和多样性的挑战。此外，通过仔细平衡通用性和特殊性，ChineseEcomQA有效地区分了广泛的电商概念，从而可以精确地验证领域能力。我们通过结合LLM验证、检索增强生成（RAG）验证和严格的手动标注，实现了一个可扩展的基准构建过程。基于ChineseEcomQA，我们对主流LLMs进行了广泛的评估，并提供了一些有价值的见解。我们希望ChineseEcomQA能够指导未来的领域特定评估，并促进LLM在电商应用中更广泛的应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在电商领域的应用中，容易产生事实性错误，缺乏一个能够有效评估其电商概念理解能力的基准。现有的基准难以同时处理电商任务的异构性和多样性，也难以区分电商领域内通用概念和特定概念。

核心思路：构建一个可扩展的问答基准ChineseEcomQA，该基准专注于电商领域的基本概念，并同时考虑了电商的通用性和专业性。通过关注基本概念，可以覆盖更广泛的电商任务类型，从而解决异构性和多样性的问题。通过平衡通用性和专业性，可以更精确地评估LLM在电商领域的理解能力。

技术框架：ChineseEcomQA的构建流程主要包括三个阶段：LLM验证、检索增强生成（RAG）验证和人工标注。首先，利用LLM生成候选问题和答案。然后，使用RAG方法对候选问题和答案进行验证，以确保其准确性和相关性。最后，通过人工标注对问题和答案进行最终的审核和修正，以保证基准的质量。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个可扩展的电商概念评估基准ChineseEcomQA，该基准能够有效地评估LLM在电商领域的理解能力。与现有的基准相比，ChineseEcomQA更加关注基本概念，并同时考虑了电商的通用性和专业性。此外，ChineseEcomQA的构建流程结合了LLM验证、RAG验证和人工标注，从而保证了基准的质量。

关键设计：在构建ChineseEcomQA时，需要仔细选择基本概念，并平衡通用性和专业性。在LLM验证阶段，需要选择合适的LLM模型和生成策略。在RAG验证阶段，需要构建高质量的电商知识库。在人工标注阶段，需要制定详细的标注规范，并对标注人员进行培训。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了ChineseEcomQA基准，并对主流LLM进行了评估。实验结果表明，现有LLM在电商概念理解方面仍有提升空间。该基准为后续研究提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电商领域的LLM评估，帮助开发者选择和优化LLM模型，提升电商应用的用户体验。同时，该基准可以促进LLM在电商领域的更广泛应用，例如智能客服、商品推荐、搜索优化等。

📄 摘要（原文）

With the increasing use of Large Language Models (LLMs) in fields such as e-commerce, domain-specific concept evaluation benchmarks are crucial for assessing their domain capabilities. Existing LLMs may generate factually incorrect information within the complex e-commerce applications. Therefore, it is necessary to build an e-commerce concept benchmark. Existing benchmarks encounter two primary challenges: (1) handle the heterogeneous and diverse nature of tasks, (2) distinguish between generality and specificity within the e-commerce field. To address these problems, we propose \textbf{ChineseEcomQA}, a scalable question-answering benchmark focused on fundamental e-commerce concepts. ChineseEcomQA is built on three core characteristics: \textbf{Focus on Fundamental Concept}, \textbf{E-commerce Generality} and \textbf{E-commerce Expertise}. Fundamental concepts are designed to be applicable across a diverse array of e-commerce tasks, thus addressing the challenge of heterogeneity and diversity. Additionally, by carefully balancing generality and specificity, ChineseEcomQA effectively differentiates between broad e-commerce concepts, allowing for precise validation of domain capabilities. We achieve this through a scalable benchmark construction process that combines LLM validation, Retrieval-Augmented Generation (RAG) validation, and rigorous manual annotation. Based on ChineseEcomQA, we conduct extensive evaluations on mainstream LLMs and provide some valuable insights. We hope that ChineseEcomQA could guide future domain-specific evaluations, and facilitate broader LLM adoption in e-commerce applications.