[KongchangAI]
BenchmarkFactuality, Retrieval, And Multi-hop Evaluation of Systems

FRAMES

Google DeepMind于2024年发布的多跳问答基准数据集,包含824道多跳推理题,专门评估RAG系统在需要跨多个文档综合推理时的表现,被认为是衡量RAG系统真实上限的严苛测试床

Timeline (last 90 days)

Oct 1

在Google FRAMES基准测试中,一个简单的Agent循环(能读取检索结果并再次搜索)达到了92.7%的准确率

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Oct 1

在同一测试中,精心调优的传统RAG管道最高只达到78.9%的准确率

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Oct 1

本次测试覆盖了FRAMES全部824道多跳问题,并搭建了18个管道变体来拆解各组件的贡献

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Oct 1

FRAMES(Factuality, Retrieval, And Multi-hop Evaluation of Systems)是Google DeepMind于2024年发布的多跳问答基准数据集

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Oct 1

结论基于单一数据集FRAMES且专注多跳问答,是否能推广到其他任务类型仍需更多验证

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