XRAG (eXamining the Core) ist ein Benchmarking-Framework, das speziell für die Evaluierung von RAG-Systemen entwickelt wurde und systematische Optimierungslösungen bietet, indem es die Leistungsauswirkungen der vier Kernmodule (Query Reconstruction, Advanced Retrieval, Q&A Models und Post-Processing) analysiert. Das Framework verfügt über mehr als 50 eingebaute Bewertungsmetriken, die von traditionellen Metriken (F1-Wert, EM-Genauigkeit) bis hin zur LLM-basierten Qualitätsbewertung (Authentizität, Relevanz usw.) reichen, und unterstützt den flexiblen Wechsel zwischen OpenAI API und lokalen Modellen. Seine modulare Architektur ermöglicht es Entwicklern, die Auswirkungen verschiedener Suchstrategien (BM25/Vektorsuche/Baumsuche) zu vergleichen, und die Web-UI vereinfacht den gesamten Prozess des Hochladens von Datensätzen, der Konfiguration der Auswertung und der Visualisierung der Ergebnisse.Die Innovation von XRAG besteht darin, die "Blackbox" des RAG-Systems in quantitativ analysierbare Komponenten zu zerlegen und einen standardisierten Ansatz für Wissenschaft und Industrie bereitzustellen. Die Innovation von XRAG besteht darin, die "Blackbox" des RAG-Systems in quantitativ analysierbare Komponenten zu zerlegen und damit einen standardisierten Leistungsoptimierungs-Benchmark für Wissenschaft und Industrie bereitzustellen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelXRAG: Ein visuelles Bewertungsinstrument zur Optimierung von Systemen zur RetrievalverbesserungDie
