arXiv · cs.AI· Shiqi Yang·· 23 天前精选AI 评分52
RAGStress：面向知识库退化的 RAG 受控评测基准发布
RAGStress: A controlled benchmark for evaluating retrieval-augmented generation under knowledge-base degradation
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Shiqi Yang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.04691v1
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AI 导读
研究者发布 RAGStress 基准，用于系统测试 RAG 系统在知识库损坏下的鲁棒性，覆盖事实损坏、数字错字、相关性投毒和矛盾注入四类损坏与三个严重度，基于 57 个 MMLU 学科和 182,546 篇文档。52,500 次模型-问题-条件评估显示，干净检索会掩盖鲁棒性差异，语义保真型损坏危害远大于信号效用型扰动，无检索准确率不能预测损坏检索下的鲁棒性，混合知识库准确率不应视为最坏情况。基准附带生成脚本、损坏提示词、元数据模式和评测代码，定位是受控压力测试而非通用排行榜。
推荐理由
论文用受控实验区分了语义保真型与信号效用型知识库损坏的差别，还澄清了无检索准确率与抗扰性的错位。
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