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Este artículo señala la falta de metodologías de evaluación para modelos de recuperación-generación aumentada basados en grafos de conocimiento (KG-RAG) y presenta un novedoso método de construcción de puntos de referencia y un protocolo de evaluación para evaluar sistemáticamente la capacidad de inferencia de los modelos KG-RAG en condiciones de incompletitud de conocimiento. Señalamos que los puntos de referencia existentes incluyen preguntas que pueden responderse directamente utilizando tripletes existentes en el grafo de conocimiento, lo que dificulta la evaluación de la capacidad de inferencia real de los modelos. Además, las métricas de evaluación inconsistentes y los criterios de coincidencia de respuestas laxos dificultan las comparaciones significativas entre modelos. Los resultados experimentales muestran que los métodos KG-RAG existentes exhiben una capacidad de inferencia limitada en situaciones donde falta conocimiento, tienden a depender de la memoria interna y muestran niveles de generalización variables según sus diseños.
Takeaways, Limitations
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Takeaways: Presenta un nuevo punto de referencia y protocolo de evaluación para evaluar objetivamente la capacidad de inferencia del modelo KG-RAG en condiciones de conocimiento incompleto. Proporciona un análisis empírico de la capacidad de inferencia y generalización de los modelos KG-RAG existentes. Proporciona directrices para el desarrollo y la mejora de los modelos KG-RAG.
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Limitations: Se requiere mayor investigación para determinar la generalización del punto de referencia y el protocolo de evaluación propuestos. También se requiere su aplicabilidad a diversos tipos de gráficos de conocimiento y modelos KG-RAG. Se requiere una revisión más exhaustiva para determinar la objetividad y fiabilidad del nuevo método de evaluación.
