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 - 10K<n<100K
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-# JCrRAG : LLM Japanese RAG performance evaluation
+# JCrRAG : Japanese Contextual relevance RAG Benchmark
 
-This is a benchmark for LLM Japanese RAG performance evaluation.
+A human-annotated benchmark for evaluating Japanese Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, featuring multi-level complexity and diverse categories.
+
+This benchmark does not address context selection; instead, with the context fixed, it evaluates the ability to appropriately handle the information within that context.
 
 The benchmark contains 20,000 data records. 
 
@@ -34,11 +36,12 @@ https://github.com/alt-develop/jcrrageval
 
 # JCrRAG ベンチマーク
 
-LLMのRAG性能を評価するベンチマークです。
+JCrRAGは、日本語のRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムを評価するためのベンチマークで、複数レベルの難易度設定と多様なカテゴリを特徴としています。
+本ベンチマークはコンテキストの選択を対象とせず、コンテキストを固定した上で、その中の情報を適切に扱う能力を評価するものです。
 
 (コンテキスト, 質問, 正解回答) の３つ組データの2万件を含みます。
 
-LLMに入れるときに、下記のようなプロンプトで入れてください。
+LLMに入力する際は、以下のプロンプトをご利用ください。
 
 ```
 あなたはバーチャルアシスタントであり、提供された1つ以上の段落の情報に基づいて質問に回答する役割があります。以下の条件に従って質問に回答してください：