VERA: RAGシステム評価のフレームワーク

Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムの利用が多くの分野で増えてきてるから、これらのシステムが正確で安全な応答を提供することを確認するための厳密な方法が重要になってるよ。本記事では、VERA（Validation and Evaluation of Retrieval-Augmented Systems）を紹介するね。VERAは、大規模な言語モデルからの出力をより明確で信頼性のあるものにするために設計されてるよ。このフレームワークは、RAGシステムを2つの重要な方法で評価するんだ。一つは、多くの重要なメトリクスを1つのスコアにまとめて、システムのパフォーマンスを簡単に確認できるようにすること、もう一つは、ブートストラップ統計を使ってデータソースが関連性があって包括的かどうかをチェックすることだよ。

#RAGシステムの重要性

RAGシステムは、大規模なデータコレクションと強力なテキスト生成を組み合わせることで、自然言語処理を改善してるんだ。これらのシステムは特に、オープンドメインの質問応答、ファクトチェック、カスタマーサービスのやり取りに役立つよ。関連性があって役に立つ回答を提供してくれるんだ。

でも、RAGシステムは通常の言語モデルと同じようにいくつかの課題も抱えてるんだ。これには、曖昧な推論プロセス、回答に対する支持証拠の提示を怠ること、正しそうに見えるけど誤解を招く不正確な情報の生成が含まれるよ。それに、これらのシステムを静的なデータベースと一緒に使うと、データが必要なトピックをすべてカバーしていない場合があって、古い情報や無関係な答えを提供しちゃう可能性があるから注意が必要だね。また、大量のデータは計算リソースのコストが高くなることもあるよ。

#従来の評価方法

RAGシステムを評価する従来の方法は、広範な手動レビューや継続的な人間の監視を含んでいて、資源をたくさん使うことがあるんだ。この問題に対処するために、VERAを開発したんだ。VERAは、時間と労力を節約しながらRAGシステムを効果的に評価するのを助けるよ。

VERAは、RAGシステムの情報の取得と応答のフェーズの両方をチェックして、どれだけ正確に情報が取得されているか、生成された回答がどれだけ関連性があって真実かを測定するメトリクスを使ってるんだ。それに、クロスエンコーダーを使ってこれらのメトリクスを1つのスコアにまとめて、RAGシステム間の簡単な比較を可能にしてるよ。このスコアを使えば、ユーザーはシステムのパフォーマンスについて素早く判断できるんだ。

#ドキュメントリポジトリのトピカル性

RAGシステムがうまく機能するためには、使われるデータソースの関連性を確認することが大事だよ。VERAは、ドキュメントリポジトリの関連性を評価する方法を導入してるんだ。このプロセスは、ドキュメントが特定のテーマやトピックにどれだけ関連しているかを測定するよ。例えば、「クラウドコンピューティングの販売とマーケティング」に特化したリポジトリでは、このトピカル性は、どれだけのドキュメントがその分野の戦略やトレンドについて本当に議論しているかで判断されるんだ。

#関連研究

RAGシステムは、特定のタスクでのパフォーマンスに基づいて評価されてきたんだよ。これは、分類タスクのEMスコアやF1スコア、質問応答やファクトチェックのための様々な他のメトリクスを含んでるんだ。

いくつかのツールは評価を自動化してるけど、RAGシステムの異なる側面を測定する複雑さに苦労してるものも多いんだ。最近の研究では、特定の高度な言語モデルが人間の評価と一致することができることが示されていて、これらのモデルを自動評価者として使う潜在能力を強調してるよ。

#VERAメソッド

VERAは、ドキュメントリポジトリの整合性を様々なLLMベースのメトリクスで評価するよ。これには、取得精度と再現率、信頼性、関連性などが含まれるんだ。それから、ランクベースの集約やブートストラッピングといった手法を使って、これらのメトリクスの使いやすさを向上させてるよ。

VERAは、ユーザーのクエリを取り込み、RAGシステムから取得した応答とペアにするところから始めるんだ。これが評価の基盤となり、コンテキストの関連性、回答の信頼性、および回答の関連性に焦点を当てるんだ。これらのメトリクスはクロスエンコーダーを使って組み合わされ、全体のスコアを生成して特定の側面を優先させ、情報に基づいた意思決定を可能にするんだ。

#LLMを評価者として

最近の言語モデルの進歩により、システムを評価するのに適してきてるよ。VERAは、コストと効果のバランスが取れた特定のモデルを標準評価者として使ってるんだ。このモデルは、推論テストで強いパフォーマンスを示していて、様々なベンチマークで他のモデルを上回ってるよ。

VERAは、信頼性、取得再現率、取得精度などのメトリクスを生成するんだ。各メトリクスには、提供されたコンテキストにどれだけよく回答が一致しているかを判断するための特定のタスクが割り当てられるよ。

#多次元評価メトリクス

様々な評価メトリクスを1つのスコアにまとめることで、意思決定プロセスが簡単になるよ。これにより、ユーザーはシステムのパフォーマンスを理解するために複数のスコアを探す必要がないんだ。

従来のスコア統合方法は、メトリクスの個別の強みと弱みを隠すことが多いんだ。VERAは、セマンティックな関係に焦点を当てた高度なクロスエンコーダーモデルを使って、このプロセスを大幅に改善してるよ。

#ブートストラップメトリクスによるドキュメントリポジトリのトピカル性分析

RAGシステムを評価するには、取得精度や信頼性などのメトリクスを追跡する必要があるんだ。でも、これらの評価の結果は、言語モデルの unpredictable nature によって変動することがあるよ。信頼性を高めるために、VERAはブートストラッピング技術を利用して、様々な測定シナリオを提供し、パフォーマンスに関するより広い洞察を得るんだ。

ブートストラッピングの方法は、観察されたメトリクスからサンプルを引き出して、システムの振る舞いをより明確に理解するのを助けるんだ。これにより、パフォーマンスの全体像が得られるよ。

#コントラストクエリアナリシスによるドキュメントリポジトリのトピカル性

ドキュメントリポジトリ内のコンテンツを区別することは、特定のトピックに適しているかを確認するために重要なんだ。VERAは、トピカル性を評価するためにコントラスト分析フレームワークを採用してるよ。

これには、トピックに関連するクエリのグループと、完全に無関係なクエリのグループを作ることが含まれるんだ。リポジトリがこれら2種類のクエリにどれだけうまく応答するかを評価することで、関連するコンテンツへの焦点が強調されるよ。

#実験

私たちの研究では、異なるRAGシステムを評価するために、公開されているデータセットと専用データセットの両方を使用したよ。オープンソースのMS MARCOデータセットは一般的な知識の探索の基盤として使い、業界特有のデータセットは特定の評価に使用したんだ。

さらに、先進的なモデルを使用して合成データを生成し、テストニーズに合ったクエリと応答を作成して、多様性と関連性を確保したよ。

実験を行うにあたって、異なる言語モデルと高度なリトリバーを組み合わせたんだ。この徹底的な評価は、異なる構成がRAGシステムのパフォーマンスにどのように影響するかを強調してるよ。

#結果と分析

結果は、強力な言語モデルが様々なメトリクスで良好なパフォーマンスを示したことを示しているよ。我々の比較では、モデルが信頼性や関連性で高スコアを達成していて、正確な情報を取得する効果的な能力を示してるんだ。

強力なモデルと弱いモデルのパフォーマンスを比較すると、評価メトリクスに一貫した違いが見られて、先進的なモデルを使用する利点が際立ったよ。

#結論

この記事では、RAGシステムを効果的に評価するために作られたフレームワーク、VERAを紹介したよ。信頼性、回答の関連性、取得精度といった重要なメトリクスに焦点を当てることで、VERAはAIアプリケーションへの信頼を築くことを目指しているんだ。

研究結果は、VERAが様々なシナリオでの意思決定を改善する能力を示していて、データリポジトリの整合性を維持しつつ、変化する環境に適応することができることを示しているよ。技術が進歩し続ける中で、VERAのメトリクスを洗練させ、さまざまな分野での利用を拡大していくつもりだよ。

#制限と今後の課題

この研究にはいくつかの制限があるよ。ファインチューニングされた言語モデルを用いたシナリオを含めなかったから、より良い洞察が得られたかもしれないんだ。英語に焦点を当てているため、多言語の状況に対する適用可能性が制限される可能性もあるよ。さらに、ブートストラッピングは複雑なコンテンツを詳細に見ることができるけど、計算コストがかかるんだ。

今後は、より効率的な測定戦略を作成することを目指しているよ。他の公開されているベンチマークのパフォーマンスを探求して、我々の発見に対するより広いコンテキストを提供したいと考えているんだ。

#プロンプト例

#信頼性メトリクスのプロンプト

与えられたコンテキストと次の文を考慮し、それらがコンテキスト内の情報に基づいて支持されているかを判断してね。各文について簡潔に説明を加え、判断結果（はい/いいえ）に至るまでの理由を述べてください。最後に、与えられた形式に従って各文に対する最終的な判断を示してください。

コンテキスト: エマは沿岸大学で海洋生物学を専攻する大学院生です。彼女はサンゴ礁に強い興味を持ち、サンゴの白化に関する論文を執筆しています。エマは海洋生態系に関連するいくつかのセミナーに参加し、近くのサンゴ礁でのフィールドリサーチにも積極的に取り組んでいます。彼女は他の研究者と共同で研究成果を発表することも多いです。

• エマは機械工学を勉強している。
• エマはサンゴ礁に関連するプロジェクトに取り組んでいる。
• エマはコンピュータサイエンスのワークショップに頻繁に参加している。
• エマは他の研究者と協力している。
• エマの研究は海洋生態系に焦点を当てている。

各文に対する最終的な判断: いいえ。はい。いいえ。はい。はい。

#取得再現率メトリクスのプロンプト

タスク: 与えられたコンテキストと回答を基に、回答内の各文を分析し、その文が与えられたコンテキストによって支持されているかどうかを分類します。ステップを考え、結論に達する前に理由を述べてね。

コンテキスト: アイザック・ニュートン（1642年12月25日 - 1726年3月20日/27日）は、イギリスの数学者、物理学者、天文学者、錬金術師、著者です。彼は史上最も影響力のある科学者の一人として広く認識されていて、科学革命の重要な人物です。彼の著書「自然哲学の数学的原理」は、1687年に初めて出版され、古典力学の基礎を築きました。ニュートンは光学に関する重要な貢献をしていて、微分積分法の開発ではゴットフリート・ヴィルヘルム・ライプニッツと共同で評価されています。

• アイザック・ニュートンはイギリスの数学者、物理学者、天文学者だった。
• 彼は「自然哲学の数学的原理」を執筆したことで知られている。
• ニュートンはライプニッツと独立して微分積分法を発明した。

候補文:

• アイザック・ニュートンはイギリスの数学者、物理学者、天文学者だった。 [コンテキストによって支持されている]
• 彼は「自然哲学の数学的原理」を執筆したことで知られている。 [コンテキストによって支持されている]
• ニュートンはライプニッツと独立して微分積分法を発明した。 [コンテキストによって支持されていない]

#取得精度メトリクスのプロンプト

タスク: 提供されたコンテキストが与えられた質問に答えられるかどうかを評価するために、関連する文を抽出します。以下のガイドラインに従ってください。

質問: 潮が上がったり下がったりする原因は何ですか？

コンテキスト: 月と太陽の重力が潮を上げたり下げたりします。月の重力の方が地球に近いため、より大きな影響を持ち、高い潮と低い潮を生み出します。太陽も役割を果たしますが、少ない影響です。

候補文:

• 月と太陽の重力が潮を上げたり下げたりします。
• 月の重力の方が地球に近いため、より大きな影響を持ち、高い潮と低い潮を生み出します。

#回答関連性メトリクスのための質問生成プロンプト

タスク: 与えられた回答に基づいて質問を生成します。質問は特定的で、明確で、提供された情報に直接関連している必要があります。

回答: PSLV-C56ミッションは、2023年7月30日（日曜日）06:30 IST / 01:00 UTCに打ち上げられる予定です。打ち上げはアンドラ・プラデーシュ州、スリハリコータのサティシュ・ダワン宇宙センターから行われます。

生成された質問: PSLV-C56ミッションの予定されている打ち上げ日時と場所はどこですか？

#取得されたチャンクによるRAG要約のプロンプト例

タスク: ユーザーのクエリに応じて取得された情報の関連性と正確性を評価します。各候補回答は、提供されたコンテキストとの整合性に基づいて評価されるべきです。

コンテキスト: 次の質問に対する実際の答えは、コンテキストに基づいて、成人は通常、40歳頃から骨量を失い始めることです。重要なポイントは、- 骨量は若年成人期にピークに達し、その後約40歳から緩やかに骨量が減少し始めることです。

回答: 成人は通常、40歳頃から骨量を失い始めます。

メトリクス評価:

• 回答の関連性: 0.9531866263993314
• コンテキストの精度: 0.06666666666666667
• コンテキストの再現率: 0.2727272727272727
• 信頼性: 1.0