【AI论文精读7】RAG论文综述1-P5-任务与评估

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P1，P2， P3，P4

六、任务与评估

RAG（检索增强生成）在自然语言处理领域的快速发展和广泛应用，使得RAG模型的评估成为大语言模型社区研究的前沿。评估的主要目标是理解并优化RAG模型在各种应用场景下的性能。本章将介绍RAG的主要下游任务、数据集以及如何评估RAG系统。

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6.1 下游任务（Downstream Task）

下游任务（Downstream Task） 是指在RAG系统中，模型在执行信息检索和生成后的具体应用任务。RAG的核心任务依然是问答（Question Answering，QA），但除了传统的QA任务外，RAG还在不断扩展应用到多个下游任务中。

1. 核心任务：问答（QA）

• 单跳问答（Single-hop QA） 和 多跳问答（Multi-hop QA）：单跳问答是通过一次检索得到答案的问答任务，而多跳问答需要跨多个信息源进行推理和检索，以得出最终答案。RAG在处理多跳问答时尤其有优势，因为它可以通过多次检索生成来获取多个信息源的相关内容。

• 多项选择问答（Multiple-choice QA）：这类问答任务通常需要RAG从候选答案中选择最相关的选项。RAG通过将问题与多个选项的相关性进行评估，帮助模型做出选择。

• 领域特定问答（Domain-specific QA）：一些问答任务涉及特定的领域知识，如医学、法律等。RAG通过结合特定领域的知识库，能够为这些领域提供高精度的回答。

• 长文问答（Long-form QA）：与短文或简答问题不同，长文问答需要生成更详细的答案，RAG能够通过多次检索和生成操作，提供更丰富和完整的回答。

2. 扩展应用

除了QA，RAG还被扩展到多个下游任务中，包括但不限于：

• 信息抽取（Information Extraction, IE）：RAG能够从大量文本中提取出关键信息，如实体、事件、关系等。信息抽取任务通常涉及从非结构化文本中挖掘特定的数据，RAG可以结合检索增强的生成技术完成这些任务。

• 对话生成（Dialogue Generation）：RAG也可以应用于对话系统中，帮助模型在生成对话时能够基于检索到的相关内容提供更加智能和连贯的回答。通过检索外部知识库或文档，RAG可以让对话生成更加丰富。

• 代码搜索（Code Search）：对于代码检索任务，RAG可以帮助开发者根据查询从代码库中检索相关代码片段。RAG通过结合自然语言查询和代码的结构化信息，能够在代码搜索中提供强大的支持。

3. 数据集的支持

表2总结了RAG的下游任务和对应的数据集 。这些数据集为不同的下游任务提供了标准化的测试平台，帮助验证RAG在这些任务中的表现。

ps：表2浅显易懂，而且太长了，所以我就不贴了，感兴趣的可以去论文中看。

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6.2 评估目标（Evaluation Target）

评估目标（Evaluation Target） 是指RAG模型在特定下游任务中的表现评估标准。传统上，RAG模型的评估主要集中在其在特定任务中的执行效果上，使用针对这些任务的标准化度量指标来进行评估。

1. 任务评估标准

历史上，RAG模型的评估主要基于特定下游任务，评估工具和指标因任务的不同而有所变化：

• 问答（QA）评估 ：在问答任务中，常用的评估指标是EM（Exact Match）和F1分数，用于衡量模型回答与标准答案的一致性和准确度【7】【45】【59】【72】。

• 事实核查（Fact-checking） ：事实核查任务通常使用准确率（Accuracy） 作为主要评估指标，衡量模型在识别事实真假的表现【4】【14】【42】。

• 答案质量评估 ：常见的质量评估指标包括BLEU 和ROUGE，这些指标用于测量生成答案与参考答案之间的相似度【26】【32】【52】【78】。

此外，像RALLE这样的工具被设计用于自动评估RAG应用，其评估同样基于这些任务特定的度量指标【160】。

2. 检索质量（Retrieval Quality）

检索质量 的评估是决定RAG模型中检索组件有效性的关键，它衡量从外部知识库或上下文中检索到的信息的准确性和相关性。以下是用于检索质量评估的标准化指标：

• 命中率（Hit Rate）：用于衡量检索系统成功检索到相关内容的频率。
• MRR（Mean Reciprocal Rank）：平均倒数排名，用于衡量模型在所有检索结果中的排名表现。
• NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）：归一化折扣累积增益，用于衡量检索结果的相关性与排序的准确性【161】【162】。

这些指标来自于搜索引擎、推荐系统和信息检索系统领域，常用于评估RAG模型的检索模块表现。

3. 生成质量（Generation Quality）

生成质量 的评估主要关注RAG模型生成器从检索到的上下文中合成连贯且相关答案的能力。生成质量的评估可以基于内容的目标分为两类：

• 无标签内容的生成评估：在这种情况下，评估模型生成内容的真实性、相关性和无害性（non-harmfulness），即确保生成的答案与上下文一致，并且不会引入错误或偏见【161】。

• 有标签内容的生成评估：对于有明确标签或标准答案的内容，评估的重点是生成信息的准确性【161】。

生成质量评估可以通过手动或自动方式进行，手动评估通常需要人类评审员判断生成内容的质量，而自动评估则依赖于预定义的算法或指标【29】【161】【163】。

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6.3 评估方面（Evaluation Aspects）

评估方面（Evaluation Aspects） 是评估RAG模型表现时的重要指标。当前的评估方法主要集中在三大质量评分（Quality Scores）和四项核心能力（Required Abilities），它们共同为RAG模型的两个主要目标（检索和生成）提供衡量标准。

1. 质量评分（Quality Scores）

质量评分 评估RAG模型在信息检索和生成过程中的效率，从多个角度衡量其表现。三个主要的质量评分包括：

• 上下文相关性（Context Relevance）：评估检索到的上下文的准确性和特异性，确保检索的内容与查询相关，且不包含多余的信息，从而降低处理无关内容的成本【164】【165】。

• 答案忠实性（Answer Faithfulness）：确保生成的答案与检索到的上下文保持一致，避免生成过程中出现的矛盾或偏差。忠实性要求生成的内容必须严格基于检索到的信息【164】。

• 答案相关性（Answer Relevance）：要求生成的答案与提出的问题直接相关，能够有效地回答核心问题。这项指标衡量生成答案是否准确切题【166】。

2. 必需能力（Required Abilities）

必需能力 代表了RAG模型的适应性和处理复杂场景的能力。四项核心能力包括：

• 噪声鲁棒性（Noise Robustness）：评估模型在处理噪声文档时的表现，即检索到的文档虽然与问题相关，但缺乏实质性信息。噪声鲁棒性测试模型能否有效处理和忽略无用信息【167】。

• 负面拒绝（Negative Rejection）：评估模型是否能够在检索到的文档不包含必要知识时拒绝作答。这项能力确保模型在没有足够信息时不会生成不准确或虚假的答案【167】。

• 信息整合（Information Integration）：评估模型是否能够从多个文档中整合信息，以回答复杂的问题。这项能力测试模型处理多源信息的能力【168】。

• 反事实鲁棒性（Counterfactual Robustness）：评估模型识别并忽略文档中已知不准确信息的能力，即使这些文档中包含潜在的错误信息。反事实鲁棒性要求模型在面对误导性信息时能够作出正确的判断【167】。

3. 检索与生成的评估

• 上下文相关性（Context Relevance） 和 噪声鲁棒性（Noise Robustness） 是评估检索质量的重要指标，确保模型能够检索到相关且准确的信息，同时能够有效应对噪声数据。

• 答案忠实性（Answer Faithfulness） 、答案相关性（Answer Relevance） 、负面拒绝（Negative Rejection） 、信息整合（Information Integration） 和 反事实鲁棒性（Counterfactual Robustness） 则是评估生成质量的关键指标，测试模型在生成过程中保持一致性、相关性和准确性的能力。

4. 当前评估指标的成熟度

表3总结了每个评估方面的具体指标，但需要注意的是，这些指标主要来自相关领域的传统评估方法，并不完全适用于RAG模型的独特特性。尽管如此，这些传统度量标准仍然是目前广泛采用的评估手段。在一些评估研究中，也开发了针对RAG模型的定制化指标，虽然未在此表中列出，但它们为未来RAG评估标准的成熟发展奠定了基础。

具体指标：Accuracy（准确率）、EM（Exact Match，完全匹配）、Recall（召回率）、Precision（精确度）、R-Rate（回报率）、Cosine Similarity（余弦相似性）、Hit Rate（命中率）、MRR（平均倒数排名）、NDCG（归一化折扣累积增益）、BLEU 和 ROUGE/ROUGE-L。

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6.4 评估基准和工具

评估基准和工具（Evaluation Benchmarks and Tools） 是一系列针对RAG模型的评估框架和工具，旨在通过定量指标评估模型的性能，并深入理解模型在各个评估方面的能力。这些基准和工具为RAG模型的系统性评估提供了一个全面的框架。

1. 基准测试（Benchmarks）

多个基准测试被提出用于评估RAG模型的关键能力。这些基准测试提供了系统化的评估方式，帮助衡量RAG模型在检索和生成任务中的表现：

• RGB 、RECALL 和 CRUD 是目前常用的基准，主要关注评估RAG模型的基本能力【167】【168】【169】。
  • RGB：评估模型在多任务处理中的鲁棒性，主要衡量模型的泛化能力。
  • RECALL：主要评估检索模块的召回率，确保模型能够检索到相关性较高的信息。
  • CRUD：专注于评估模型在多源信息整合和生成复杂内容时的能力。

这些基准为RAG模型的能力评估提供了标准化的框架，帮助研究者全面理解模型在不同任务中的表现。

2. 自动化评估工具（Automated Evaluation Tools）

除了基准测试之外，多个自动化评估工具被开发用于评估RAG模型的质量评分。这些工具通过使用LLM（大型语言模型）来判断模型的输出质量：

• RAGAS【164】：一种自动化工具，专门用于评估RAG模型的检索和生成质量。它能够通过自动化流程快速判断模型输出的相关性和准确性。

• ARES【165】：另一个用于RAG模型评估的工具，ARES不仅能够评估生成的答案质量，还能分析检索过程中所使用的上下文信息是否与问题相关。

• TruLens8：这款工具同样使用LLM来评估RAG模型的性能，能够自动化地评估质量评分，判断生成内容的忠实性和相关性。

3. 系统化评估框架

这些基准测试和自动化工具共同构建了一个健全的框架，帮助系统性地评估RAG模型的能力。在此框架下，研究者可以通过标准化的指标和工具来全面衡量模型的表现，包括其检索和生成的质量，以及在不同场景下的适应性。

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表4的解读

表4总结了几种RAG评估框架（基准和工具），列出了它们的评估目标、评估方面以及定量指标。以下是对每个评估框架的详细解释：

1. RGB

• 评估目标：检索质量（Retrieval Quality）和生成质量（Generation Quality）。
• 评估方面 ：
  • 噪声鲁棒性（Noise Robustness）：评估模型应对无关或错误信息的能力。
  • 负面拒绝（Negative Rejection）：评估模型在无法检索到合适信息时拒绝生成的能力。
  • 信息整合（Information Integration）：评估模型从多个文档整合信息的能力。
  • 反事实鲁棒性（Counterfactual Robustness）：评估模型识别并忽略虚假信息的能力。
• 定量指标 ：使用Accuracy （准确率）和EM（Exact Match）进行评估。

2. RECALL

• 评估目标：生成质量。
• 评估方面 ：重点在反事实鲁棒性（Counterfactual Robustness），即模型在面对错误或虚假信息时的表现。
• 定量指标 ：使用R-Rate（Reappearance Rate，重现率）进行评估。

3. RAGAS

• 评估目标：检索质量和生成质量。
• 评估方面 ：
  • 上下文相关性（Context Relevance）：评估检索到的内容与查询的相关性。
  • 答案忠实性（Faithfulness）：评估生成的答案是否与检索到的内容一致。
  • 答案相关性（Answer Relevance）：评估生成的答案与问题的相关性。
• 定量指标 ：使用自定义量化指标（用"*"标识）和余弦相似度（Cosine Similarity）。

4. ARES

• 评估目标：检索质量和生成质量。
• 评估方面 ：
  • 上下文相关性。
  • 答案忠实性。
  • 答案相关性。
• 定量指标 ：使用Accuracy（准确率）进行评估。

5. TruLens

• 评估目标：检索质量和生成质量。
• 评估方面 ：
  • 上下文相关性。
  • 答案忠实性。
  • 答案相关性。
• 定量指标：使用自定义量化指标（用"*"标识）。

6. CRUD

• 评估目标：检索质量和生成质量。
• 评估方面 ：
  • 创造性生成（Creative Generation）。
  • 知识密集型问答（Knowledge-intensive QA）。
  • 错误纠正（Error Correction）。
  • 总结（Summarization）。
• 定量指标 ：使用BLEU 、ROUGE-L 、BertScore 和RAGQuestEval等多个指标进行评估。

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未完待续。。。