中国人民大学 发布 OmniEval 数据集, 应用在 金融领域、RAG评估 领域

中国人民大学 本次发布的数据集 OmniEval, OmniEval是由中国人民大学高瓴人工智能学院创建的一个全方位自动化的金融领域RAG评估基准数据集。该数据集包含11.4k自动生成的测试样本和1.7k人工标注的测试样本，涵盖了5个任务类别和16个金融子类别，旨在全面评估RAG系统在金融领域的性能。数据集的创建过程结合了GPT-4自动生成和人工标注，确保了数据的高质量和多样性。OmniEval的应用领域主要集中在金融领域的RAG系统评估，旨在解决RAG模型在垂直领域中的性能评估问题。

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