XRAGは現在最も完全なRAG評価マトリックスを構築しており、伝統的な指標層(MRR、リコール)、詳細分析層(検索結果分布のヒートマップ)、LLMインテリジェント評価層(回答の幻覚検出)の3層を含んでいる。単一次元のテストツールと比較して、革新的に拮抗的なサンプル注入技術(例えば、意図的に間違ったセグメントを混ぜる)を採用し、システムの反干渉能力を定量的に評価します。HotpotQAベンチマークテストでは、XRAGは38%の伝統的な「高得点」構成が実は深刻な文脈上の誤解を持っていることを特定します。このツールはまた、異なる問題複雑性の下での異なる検索戦略(密対疎)の性能の欠点を視覚化することができ、モジュールレベルのチューニングのためのデータサポートを提供します。
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































