専門的なRAG評価フレームワークであるXRAGの技術的アーキテクチャには、以下のコア機能モジュールが含まれている：
- 評価システム従来のメトリクス（F1値、完全一致率）と新しいLLMベースのメトリクス（事実の一貫性、文脈の関連性）の統合
- 検索サポートBM25確率的検索、ベクトル意味検索、木構造検索、その他の多様な検索方法をサポート。
- モデル互換性OpenAIのようなクラウドAPIと、QwenやLLaMAのようなローカルモデルの両方をサポートしている。
- インタラクティブ・インターフェースコマンドラインツールとビジュアルなウェブUIの両方を提供。
特筆すべき技術的特徴は以下の通り：
- モジュール設計により、コンポーネントは互いに独立してテストできる。
- 事前に構築されたHotpotQAなどのベンチマークデータセットの迅速な検証
- カスタム検索戦略の拡張開発をサポート
- 評価結果は、視覚的なダイアグラムによってパフォーマンスのボトルネックを可視化します。
この設計により、XRAGは学術研究の厳密な要件と産業界の迅速な反復のニーズの両方を満たすことができる。
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フレームワークの中核となる機能モジュールと技術的特徴は何ですか？
