XRAG（eXamining the Core）は、高度なRAG（Retrieval Augmented Generation）システムの基本コンポーネントを評価するために設計されたベンチマークフレームワークである。RAGは、大量のデータから関連情報を取得し、それを生成モデルに入力することによって、生成コンテンツの精度と関連性を大幅に向上させるために、RetrievalとGenerationの2つのコア技術を組み合わせたものである。XRAGの中核的価値は、モジュール式プロファイリングを通じて、異なる構成がシステム全体のパフォーマンスにどのような影響を与えるかを開発者が理解できるようにすることである。
主に3つの目的で設計されている：
- パフォーマンス診断クエリ再構築、高度な検索、Q&Aモデリング、後処理の4つのコアモジュールの独立した評価をサポートします。
- 最適化ガイダンス50以上のテストメトリクスを統合し、システムの障害箇所を特定し、最適化手法を提供。
- テクニカル・セレクションBM25、セマンティック検索など、複数の検索方法をサポートする比較実験。
このフレームワークはオープンソース化され、ウェブUIデモが提供されており、標準的なデータ形式のアップロードをサポートしており、現在のRAG分野では珍しい体系的な評価ツールである。
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 " XRAGとは何か、その主な設計目的は何か？
