XRAG(eXamining the Core)作为专门为评估RAG系统设计的基准框架,通过解剖四大核心模块(查询重构、先进检索、问答模型和后处理)的性能影响,提供系统性优化方案。该框架内置50+评估指标,覆盖从传统度量(F1值、EM准确率)到基于LLM的质量评估(真实性、相关性等),并支持OpenAI API与本地模型的灵活切换。其模块化架构允许开发者对比不同检索策略(BM25/向量搜索/树结构检索)的效果,Web UI则简化了数据集上传、评估配置和结果可视化的全流程。XRAG的创新性在于将RAG系统的”黑箱”分解为可量化分析的组件,为学术界和工业界提供了标准化的性能优化基准。
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