# BioMixQA ## 概述 BioMixQA 是一个精心整理的生物医学问答数据集,旨在评估 AI 模型在生物医学知识与推理方面的能力。该数据集已被用于验证基于知识图谱的检索增强生成(KG-RAG)框架在不同大语言模型(LLMs)上的有效性。 ## 任务描述 - **任务类型**:生物医学多选题问答 - **输入**:包含多个选项的生物医学问题 - **输出**:正确答案对应的字母 - **领域**:生物医学、医疗健康、生命科学 ## 主要特点 - 问题来源于多样化的生物医学资源 - 考察对医学与生物学知识的理解能力 - 验证 RAG 框架在生物医学领域的有效性 - 采用多选题格式以实现标准化评估 - 适用于评估医疗健康领域的 AI 系统 ## 评估说明 - 默认配置使用 **0-shot** 评估方式 - 使用简单准确率(accuracy)作为性能指标 - 在测试集(test split)上进行评估 - 未提供 few-shot 示例 ## 属性 | 属性 | 值 | |----------|-------| | **基准测试名称** | `biomix_qa` | | **数据集ID** | [extraordinarylab/biomix-qa](https://modelscope.cn/datasets/extraordinarylab/biomix-qa/summary) | | **论文** | N/A | | **标签** | `Knowledge`, `MCQ`, `Medical` | | **指标** | `acc` | | **默认示例数量** | 0-shot | | **评估划分** | `test` | ## 数据统计 | 指标 | 值 | |--------|-------| | 总样本数 | 306 | | 提示词长度(平均) | 344.93 字符 | | 提示词长度(最小/最大) | 316 / 393 字符 | ## 样例示例 **子集**: `default` ```json { "input": [ { "id": "5e830918", "content": "Answer the following multiple choice question. The entire content of your response should be of the following format: 'ANSWER: [LETTER]' (without quotes) where [LETTER] is one of A,B,C,D,E.\n\nOut of the given list, which Gene is associated with head and neck cancer and uveal melanoma.\n\nA) ABO\nB) CACNA2D1\nC) PSCA\nD) TERT\nE) SULT1B1" } ], "choices": [ "ABO", "CACNA2D1", "PSCA", "TERT", "SULT1B1" ], "target": "B", "id": 0, "group_id": 0, "metadata": {} } ``` ## 提示模板 **提示模板:** ```text Answer the following multiple choice question. The entire content of your response should be of the following format: 'ANSWER: [LETTER]' (without quotes) where [LETTER] is one of {letters}. {question} {choices} ``` ## 使用方法 ### 使用 CLI ```bash evalscope eval \ --model YOUR_MODEL \ --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \ --api-key EMPTY_TOKEN \ --datasets biomix_qa \ --limit 10 # 正式评估时请删除此行 ``` ### 使用 Python ```python from evalscope import run_task from evalscope.config import TaskConfig task_cfg = TaskConfig( model='YOUR_MODEL', api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL', api_key='EMPTY_TOKEN', datasets=['biomix_qa'], limit=10, # 正式评估时请删除此行 ) run_task(task_cfg=task_cfg) ```