O XRAG usa uma interface padrão para definir protocolos para interações de componentes, permitindo que os desenvolvedores experimentem diferentes combinações de tecnologias como se estivessem substituindo blocos de Lego. Por exemplo, comparar rapidamente o efeito de classificação do rerank do Cohere com o ColBERT ou testar a diferença entre o Llama 3 e o GPT-4 como leitores. Esse design reduz o ciclo de integração de novas tecnologias de uma semana para uma hora e demonstra um valor excepcional nos testes de reprodução de papéis acadêmicos. Em seis meses após o projeto ter sido aberto, a comunidade contribuiu com 17 novos módulos de adaptação de retriever, validando o potencial de escalonamento da arquitetura. Outra vantagem da modularidade é que ela suporta atualizações incrementais, o que permite que as empresas otimizem primeiro o módulo de recuperação sem afetar o pipeline de Q&A existente.
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