Know Your RAG: Dataset Taxonomy and Generation Strategies for Evaluating RAG Systems

📄 arXiv: 2411.19710v1 📥 PDF

作者: Rafael Teixeira de Lima, Shubham Gupta, Cesar Berrospi, Lokesh Mishra, Michele Dolfi, Peter Staar, Panagiotis Vagenas

分类: cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-11-29

备注: to be published in the 31st International Conference on Computational Linguistics (COLING 2025)

💡 一句话要点

提出RAG数据集分类与生成策略，用于评估检索增强生成系统的性能

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

关键词: 检索增强生成 RAG系统 数据集评估 数据生成 标签分类 大型语言模型 问答数据集

📋 核心要点

  1. 现有RAG系统评估依赖通用数据集或简单生成，无法准确反映实际应用场景，导致系统设计存在偏差。
  2. 论文提出基于标签的RAG数据集分类方法，并设计标签针对性的数据生成策略，以解决数据不平衡问题。
  3. 实验表明，微调的小型LLM能够高效生成高质量的问答数据集，为RAG系统开发提供更有效的评估手段。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)系统已成为大型语言模型(LLM)在工业界中的广泛应用。虽然现有许多工具赋能开发者构建自己的系统，但使用反映系统用例的数据集在本地测量其性能仍然是一个技术挑战。解决此问题的方法范围从非特定且廉价（大多数公共数据集）到特定且昂贵（从本地文档生成数据）。本文表明，使用公共问答(Q&A)数据集评估检索性能可能导致非优化的系统设计，并且常见的RAG数据集生成工具可能导致不平衡的数据。我们提出了基于RAG数据集通过标签表征和标签针对性数据生成来解决这些问题的方法。最后，我们表明微调的小型LLM可以有效地生成问答数据集。我们相信这些观察对于RAG系统开发的“了解你的数据”步骤至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决RAG系统评估中数据集选择和生成的问题。现有方法主要存在两个痛点：一是使用通用公共数据集评估RAG系统，无法反映特定应用场景的需求；二是使用简单的RAG数据集生成工具，容易导致数据不平衡，影响评估结果的准确性。

核心思路：论文的核心思路是通过对RAG数据集进行分类，并根据分类结果设计标签针对性的数据生成策略，从而生成更具代表性和平衡性的数据集。这样可以更准确地评估RAG系统的性能，并指导系统设计。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) RAG数据集分类：通过标签对RAG数据集进行分类，例如根据问题类型、答案来源等进行分类。2) 标签针对性数据生成：根据数据集的标签，设计特定的数据生成策略，例如针对特定类型的问题，生成相应的问答对。3) 使用微调的小型LLM生成数据：利用微调的小型LLM，根据生成策略自动生成问答数据集。4) 评估RAG系统：使用生成的数据集评估RAG系统的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了基于标签的RAG数据集分类和标签针对性的数据生成策略。这种方法可以更有效地生成高质量的RAG数据集，从而更准确地评估RAG系统的性能。此外，使用微调的小型LLM生成数据，降低了数据生成的成本。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 设计了RAG数据集的标签体系，用于对数据集进行分类。2) 针对不同的标签，设计了不同的数据生成策略。3) 使用微调的小型LLM，并针对特定任务进行了优化。4) 实验中对比了不同数据集和生成策略对RAG系统评估结果的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文实验表明，使用公共数据集评估RAG系统可能导致非优化的系统设计，而常见的数据集生成工具可能导致数据不平衡。通过使用论文提出的基于标签的数据集分类和生成策略，可以生成更具代表性和平衡性的数据集，从而更准确地评估RAG系统的性能。此外，实验还表明，微调的小型LLM可以高效地生成高质量的问答数据集。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种基于RAG的LLM应用场景，例如智能客服、知识库问答、文档检索等。通过使用更具代表性和平衡性的数据集进行评估，可以更好地优化RAG系统的性能，提高用户体验。此外，该方法还可以降低RAG数据集生成的成本，加速RAG系统的开发和部署。

📄 摘要（原文）

Retrieval Augmented Generation (RAG) systems are a widespread application of Large Language Models (LLMs) in the industry. While many tools exist empowering developers to build their own systems, measuring their performance locally, with datasets reflective of the system's use cases, is a technological challenge. Solutions to this problem range from non-specific and cheap (most public datasets) to specific and costly (generating data from local documents). In this paper, we show that using public question and answer (Q&A) datasets to assess retrieval performance can lead to non-optimal systems design, and that common tools for RAG dataset generation can lead to unbalanced data. We propose solutions to these issues based on the characterization of RAG datasets through labels and through label-targeted data generation. Finally, we show that fine-tuned small LLMs can efficiently generate Q&A datasets. We believe that these observations are invaluable to the know-your-data step of RAG systems development.