Quivr/CRAG

CRAG（Comprehensive RAG Benchmark）是一个丰富且全面的事实性问题回答基准数据集，旨在推动RAG研究的发展。公共版本的数据集包括：2706个问题-答案对，涵盖5个领域：金融、体育、音乐、电影和开放领域，以及8种问题类型：简单问题、带条件的问题、集合问题、比较问题、聚合问题、多跳问题、后处理重问题以及错误前提问题。CRAG (Comprehensive RAG Benchmark) is a rich and comprehensive factual question answering benchmark designed to advance research in RAG. The public version of the dataset includes: 2706 Question-Answer pairs across 5 domains: Finance, Sports, Music, Movie, and Open domain, and 8 types of questions: simple, simple with condition, set, comparison, aggregation, multi-hop, post-processing heavy, and false premise.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Quivr/CRAG是一个综合性RAG基准数据集，包含2706个问答对，覆盖金融、体育、音乐、电影和开放领域共5个领域，以及8种问题类型（如简单、条件、集合等）。该数据集主要用于推进检索增强生成（RAG）研究，提供问答和摘要任务，采用英文文本格式。