XRAG

给 RAG 系统做全面体检，量化每个核心模块的真实实力

XRAG 是一个专注于评估高级检索增强生成（RAG）系统中核心组件模块的基准测试工具。它解决了当前 RAG 系统评估碎片化、缺乏统一标准的问题，为开发者提供了一套系统化的评测框架。XRAG 的核心能力包括对 RAG 流程中的检索器、重排序器、生成器等关键模块进行独立或组合评测，支持多种数据集和评估指标，帮助开发者量化比较不同模块的性能，从而优化整体 RAG 架构。该项目基于 Python 实现，易于集成和扩展。

开源 free 搜索知识
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 380
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类搜索知识
开发团队DocAILab
所属国家
官网地址https://docailab.github.io/XRAG
GitHubhttps://github.com/DocAILab/XRAG
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型evaluation,llamaindex,llm,rag
GitHub 星标★ 380
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-09-07 00:00:00
最近更新2026-09-24 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数5

使用教程

核心亮点

  • 首个系统性拆解 RAG 核心模块的基准，能精准定位性能瓶颈
  • 支持检索、重排、生成等模块独立评测，便于横向对比选型
  • Python 实现，接口清晰，易于集成到现有 RAG 开发流程

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持尚不完善
  • 基准测试的覆盖场景和数据集规模有待扩展

适用场景

  • RAG 系统开发时，需要选择或优化检索器、重排序器等模块
  • 科研人员需要对比不同 RAG 组件设计的性能差异
  • 企业评估现有 RAG 系统，定位瓶颈并制定优化方案

替代项目

RAGAS、TruLens、LlamaIndex

项目介绍

XRAG 是评测安全领域的开源项目，由 DocAILab 开发，2024 年首次发布。

它收录于评测安全分类，该分类目前共有 466 个项目，GitHub 星标数为 380。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-24。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：RAG系统开发时，需要选择或优化检索器、重排序器等模块。同类可对比的替代方案包括 RAGAS、TruLens、LlamaIndex。

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