北航 & ZGCLAB | 发布XRAG-Ollama！ 让RAG系统评估更加简单（含详细使用教程）

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点击上方 “ AINLPer “ ，设为 星标 更多干货，第一时间送达 引言 RAG结合向量知识库在Q 问答任务中表现出色，对比单纯LLM的，它能提供更丰富、更准确的答案。然而，现有的RAG工具（如LangChain和LlamaIndex）虽然提高了系统的灵活性和适应性，但通常存在缺乏统一的评估标准、难以优化和验证、故障点识别不足等问题。 为此，本文作者提出了XRAG（eXamining the Core），一个开源的、模块化的代码库，用于全面评估RAG系统的核心组件（预检索、检索、后检索和生成），旨在解决现有RAG工具和研究中存在的不足，为RAG技术的进一步发展提供有力支持。 ❝ 作者机构：北航、ZGCLAB 论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.15529 项目链接：https://github.com/DocAILab/XRAG ❞ 背景介绍 RAG技术结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的能力，通过检索与查询相关的数据，并利用大 ………………………………