使用XRAG进行系统评估可分为四个主要步骤：
- Environment deployment: By
git clone获取代码库，安装Python依赖项，修改config.toml配置模型参数 - Data preparation：通过Web UI上传标准格式数据集，或直接使用内置的HotpotQA等基准数据集
- 评估执行：选择评估指标组合（如同时使用F1值和LLM真实性评分），运行
xrag-cli evaluatecommand - Analysis of results：查看生成的报告，重点关注检索准确率、生成相关性等关键指标的可视化对比
优化建议包括：
- 当发现检索召回率低时，可尝试切换BM25到向量检索
- 若生成内容事实错误率高，建议加强后处理模块的校验逻辑
- 对于响应延迟问题，可通过Ollama本地化部署降低网络开销
框架内置的失败点检测功能能自动标记典型问题场景，大幅提升调优效率。
This answer comes from the articleXRAG: A Visual Evaluation Tool for Optimizing Retrieval Enhancement Generation SystemsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何使用XRAG进行RAG系统的评估和优化？
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