XRAG（eXamining the Core）作为专门为评估RAG系统设计的基准框架，通过解剖四大核心模块（查询重构、先进检索、问答模型和后处理）的性能影响，提供系统性优化方案。该框架内置50+评估指标，覆盖从传统度量（F1值、EM准确率）到基于LLM的质量评估（真实性、相关性等），并支持OpenAI API与本地模型的灵活切换。其模块化架构允许开发者对比不同检索策略（BM25/向量搜索/树结构检索）的效果，Web UI则简化了数据集上传、评估配置和结果可视化的全流程。XRAG的创新性在于将RAG系统的”黑箱”分解为可量化分析的组件，为学术界和工业界提供了标准化的性能优化基准。
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