XRAGは標準インターフェースを使ってコンポーネント間の相互作用のプロトコルを定義するため、開発者はレゴブロックを置き換えるかのように様々なテクノロジーの組み合わせを試すことができる。例えば、CohereのrerankとColBERTのソート効果を素早く比較したり、Llama 3とGPT-4の違いをリーダーとしてテストしたりすることができる。この設計は、新技術の統合サイクルを週単位から時間単位に短縮し、学術論文の再生産テストにおいて卓越した価値を実証している。このプロジェクトがオープンソース化されてから6ヶ月の間に、コミュニティは17の新しいレトリーバー適応モジュールを寄贈し、このアーキテクチャの拡張性を検証している。モジュール化のもう一つの利点は、インクリメンタル・アップグレードをサポートすることで、企業は既存のQ&Aパイプラインに影響を与えることなく、最初に検索モジュールを最適化することができる。
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 " XRAGのモジュール設計が検索機能強化生成技術の反復効率を高める
