O XRAG (eXamining the Core), como uma estrutura de benchmarking projetada especificamente para avaliar os sistemas RAG, fornece soluções de otimização sistemática ao dissecar o impacto no desempenho dos quatro módulos principais (Reconstrução de consulta, Recuperação avançada, Modelos de perguntas e respostas e Pós-processamento). A estrutura tem mais de 50 métricas de avaliação integradas que abrangem desde as métricas tradicionais (valor F1, precisão EM) até a avaliação de qualidade baseada em LLM (autenticidade, relevância etc.) e oferece suporte à alternância flexível entre a API OpenAI e os modelos locais. Sua arquitetura modular permite que os desenvolvedores comparem os efeitos de diferentes estratégias de pesquisa (BM25/pesquisa vetorial/pesquisa em árvore), e a interface do usuário da Web simplifica todo o processo de carregamento de conjuntos de dados, configuração de avaliação e visualização de resultados. A inovação do XRAG está em quebrar a "caixa preta" do sistema RAG em componentes analisáveis quantitativamente, fornecendo uma abordagem padronizada para o setor acadêmico e industrial. A inovação do XRAG está em decompor a "caixa preta" do sistema RAG em componentes quantificáveis, fornecendo uma referência padronizada de otimização de desempenho para o setor acadêmico e industrial.
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