Meta Reality Labs、香港科技大学和香港科技大学（广州）的研究人员推出新基准测试CRAG（Comprehensive RAG Benchmark），它是专门为评估和提升检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）系统在处理大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）时性能而设计的。RAG系统通过搜索外部信息源来帮助LLMs提供更准确、更有根据的答案，这对于解决LLMs在知识缺乏方面的不足非常有帮助。
例如，在金融领域，CRAG可能包含一个问题：“今天的黄金价格是多少？”RAG系统需要能够检索到最新的黄金价格信息，并给出准确的答案。如果系统给出了一个过时或错误的答案，CRAG基准测试就会检测到这一点，并反映在系统的性能评分上。总的来说，CRAG基准测试为评估和改进RAG系统提供了一个全面、现实和可靠的平台，帮助推动了在自然语言处理任务中更准确、更智能的AI技术的发展。
论文主题介绍：
想象一下，你有一个非常智能的助手，它可以回答你的问题，但有时候它可能会给出错误或者不真实的答案。CRAG基准测试就像是给这个智能助手设置的一个考验，用以确保它在回答问题时既准确又可靠。
主要功能和特点：
- 多样性：CRAG包含多种类型的问题，覆盖金融、体育、音乐、电影和开放领域等五个领域，以及简单问题和复杂问题等八种问题类别。
- 现实性：CRAG模拟了现实世界中的问题，包括从流行到长尾的实体流行度，以及从秒到年的时间动态性。
- 可靠性：CRAG提供了准确的基准测试，可以可靠地评估模型的性能，并且易于理解和使用。
- 长期性：CRAG旨在长期提供服务，不会很快过时，并且会随着时间不断更新和改进。
工作原理：
CRAG通过提供一组问题和答案对，以及模拟的API来检索网络和知识图谱（Knowledge Graph，简称KG）信息，来测试RAG系统的性能。它评估系统如何检索、合成信息，并生成无幻觉（hallucination-free）的答案。
具体应用场景：
- 学术研究：研究人员可以使用CRAG来测试和改进他们的RAG模型。
- 行业应用：公司可以利用CRAG评估他们的智能助手或客户服务机器人的性能。
- 竞赛和挑战：CRAG作为2024年KDD Cup挑战的基础，吸引了众多参与者和提交作品。
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