MIRAGE-Bench：自动化多语言基准竞技场用于增强检索生成系统
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对传统检索增强生成（RAG）基准评估中缺乏有效评判标准的问题，提出了一种新颖的方法：通过训练学习排序模型作为“替代”评委，结合RAG评估启发式特征，构建出MIRAGE-Bench，一个标准化的多语言RAG基准。该基准通过评估多达19种多语言关注的模型，显示出高相关性（Kendall Tau ($\tau$) = 0.909），对多语言RAG的研究具有重要影响。
RAG结合检索和深度学习技术，解决大型语言模型的静态限制，通过整合外部信息提高输出的准确性和可靠性。研究将RAG分为四类，探讨其演进和领域进展，并提出评估方法和未来研究方向，以巩固现有研究，明确技术基础，突出其扩展LLMs的适应性和应用潜力。
