RAG / 检索增强生成

ASTRA-QA: A Benchmark for Abstract Question Answering over Documents

ASTRA-QA：基于文档的抽象问答基准

Shu Wang, Shansong Zhou, Xinyang Wang, Shiwei Wang, Hulong Wu, Yixiang Fang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Data Science Group（数据科学组） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 ASTRA-QA是首个针对文档抽象问答的基准，包含869个学术论文和新闻文档问题实例，涵盖五种抽象问题类型和三种检索范围，通过显式标注评估答案覆盖关键点和避免不支持内容。