XRAGは特に以下の5つのタイプのアプリケーションシナリオに適している：
- 技術選択段階標準化されたレビューは、異なる検索アルゴリズム（例：キーワード検索と意味検索）や生成モデルを比較する際に客観的なデータを提供する。
- システム・チューニング・プロセス故障点検出機能モジュールにより、精度劣化の根本原因を迅速に突き止めます。
- 学術研究論文の実験的な部分で、再現可能なベンチマークや詳細な測定基準が必要な場合。
- 個人配備Ollamaと連携した機密データのローカルQ&Aシステムの構築（金融機関の社内ナレッジベースなど）。
- ティーチング・デモンストレーションウェブUIのインタラクティブな操作は、RAGテクノロジーの原理を教えたり、デモンストレーションしたりするのに適しています。
典型的なユーザープロファイルは以下の通り：
- AIエンジニアは既存のRAGシステムのパフォーマンスを最適化する必要がある
- 研究者が新しい検索強化アルゴリズムを設計
- 企業のIT部門が安全でコンプライアンスに準拠したインテリジェントなカスタマーサービス・システムを構築
- 技術管理者は、さまざまな技術オプションのビジネス価値を評価する。
バージョン1.0がオープンソース化されたことで、このツールはRAG分野におけるレビューのデファクトスタンダードになりつつある。
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 " どのようなシナリオでXRAGツールを推奨しますか？
