テキスト生成

RAGによるLLMの知識活用度評価：指標とフレームワークを徹底解説

LLMの知識活用を強化するRAG。その性能評価に必須な指標やフレームワーク(RAGAS, RAGEvalなど)を分かりやすく解説。LLM活用の精度向上に役立つ情報満載です。

Hiro from AI Lab

2024年11月4日 — 4 min read

プロンプトの送信回数:3回
使用したモデル：GPT-4o, Gemini 1.5 Pro

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RAGとは？LLMの知識活用を促進する技術

ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータから学習し、人間のような自然な文章を生成できます。しかし、LLM単体では、最新情報や専門知識を反映したアウトプットを生成することが難しいという課題がありました。

これを解決するのがRetrieval-Augmented Generation (RAG)です。RAGは、LLMに外部の知識ベース（データベースやドキュメントなど）を接続し、必要な情報を取得しながら応答を生成する技術です。これにより、LLMは最新の情報や専門知識を活用し、より正確で情報豊富なアウトプットを生成できるようになります。

しかし、RAGシステムの性能をどのように評価すれば良いのでしょうか？適切な評価指標を設定し、客観的に性能を測定することは、RAGシステムの改善に不可欠です。本記事では、RAGの定量的評価方法について、主要な評価指標や評価フレームワークを交えながら詳しく解説します。

RAGはLLMの可能性を最大限に引き出すための重要な技術ですね。適切な評価を通じて、その精度と信頼性を高めることが今後の課題と言えるでしょう。

RAGの評価指標：性能を多角的に測る

RAGシステムの性能評価には、複数の指標を組み合わせて用いることが重要です。代表的な指標は以下の通りです。

Faithfulness（忠実性）

生成された応答が、参照した外部情報と矛盾していないか、正確に情報を反映しているかを評価します。情報源への忠実性は、RAGシステムの信頼性を担保する上で重要な要素です。

Answer Relevance（回答の関連性）

ユーザの質問に対して、どれだけ適切な回答が生成されているかを評価します。質問の意図を正しく理解し、的確な情報を提供できているかがポイントです。

Context Precision（コンテキストの精度）

質問に対して取得された外部情報が、どれだけ質問に関連しているかを評価します。ノイズとなる無関係な情報が少ないほど、コンテキストの精度は高くなります。

Context Recall（コンテキストの再現率）

質問に関連する情報が、外部知識ベースからどれだけ網羅的に取得できているかを評価します。必要な情報を見逃さず、漏れなく取得できているかが重要です。

これらの指標をバランス良く評価することで、RAGシステムの全体的な性能を客観的に把握できます。

これらの指標を理解することで、RAGシステムの選定やチューニングに役立ちますね。どの指標を重視するかは、具体的なユースケースによっても変わってくるでしょう。

RAGの評価フレームワーク：RAGASとRAGEval

RAGシステムの評価を効率化するために、専用のフレームワークが開発されています。ここでは、RAGASとRAGEvalという2つの代表的なフレームワークを紹介します。

RAGAS (Retrieval-Augmented Generation Assessment)

RAGASは、前述の評価指標（Faithfulness, Answer Relevance, Context Precision, Context Recall）を自動的に計算するためのフレームワークです。評価用の質問と理想的な回答を用意し、RAGシステムが生成した応答と比較することで、各指標のスコアを算出します。

RAGEval

RAGEvalは、特定のドメインに特化したデータセットを自動生成し、そのデータセットを用いてRAGシステムを評価するフレームワークです。これにより、特定の分野におけるRAGシステムの性能を詳細に分析できます。例えば、医療分野のRAGシステムを評価する場合、医療関連のテキストデータを用いてデータセットを生成し、そのデータセットに対するRAGシステムの性能を測定します。