XRAGのモジュール式最適化ソリューション
RAGシステムの検索精度を向上させるため、XRAGは3段階の最適化パスを提供する：
- 検索戦略の選択：BM25（キーワードマッチング）、ベクトル検索（セマンティックマッチング）、ハイブリッド検索をサポートし、さまざまなシナリオを提案：
- 用語検索の優先順位 BM25
- ベクトルによるオープンフィールド問題の検索
- 複雑な問題をツリー構造で検索
- クエリー・リファクタリング・モジュール：LLMを通して生のクエリー文を最適化することで、XRAGに組み込まれたクエリー書き換え機能を設定することができる：
- config.tomlのrewrite_module=trueを修正する。
- 書き換えモデルとしてOpenAIまたはローカルQwenを選択
- フィードバックループを評価する：故障事例は50以上の評価指標（特にMRRとNDCG）を使って分析され、XRAGの可視化レポートにはラベルが付けられます：
- 検索結果の順位に関する問題
- リコールが不十分なクエリの種類
- ベクトル空間マッチングバイアス
実際には、ウェブUIを使ってさまざまなコンフィギュレーションを素早くテストし、最適なソリューションをコマンドラインで一括検証することができる。
この答えは記事から得たものである。XRAG：検索機能拡張生成システムの最適化のための視覚的評価ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " RAGシステムの検索性能を最適化し、回答精度を向上させるには？
