論文の概要: FROAV: A Framework for RAG Observation and Agent Verification - Lowering the Barrier to LLM Agent Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07504v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 13:02:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.39027
• Title: FROAV: A Framework for RAG Observation and Agent Verification - Lowering the Barrier to LLM Agent Research
• Title（参考訳）: FROAV: RAG観測とエージェント検証のためのフレームワーク - LLMエージェント研究の障壁を低くする
• Authors: Tzu-Hsuan Lin, Chih-Hsuan Kao,
• Abstract要約: 本稿では,LLM(Large Language Models)エージェント研究を民主化する,オープンソースの研究プラットフォームであるFROAVを紹介する。 FROAVは、マルチステージのRetrieval-Augmented Generation (RAG)パイプラインと、厳格な"LLM-as-a-Judge"評価システムを実装している。 我々のフレームワークは、ノーコードワークフロー設計にn8n、フレキシブルバックエンドロジックにFastAPI、ヒューマン・イン・ザ・ループインタラクションにStreamlitを統合しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5729426778193398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) and their integration into autonomous agent systems has created unprecedented opportunities for document analysis, decision support, and knowledge retrieval. However, the complexity of developing, evaluating, and iterating on LLM-based agent workflows presents significant barriers to researchers, particularly those without extensive software engineering expertise. We present FROAV (Framework for RAG Observation and Agent Verification), an open-source research platform that democratizes LLM agent research by providing a plug-and-play architecture combining visual workflow orchestration, a comprehensive evaluation framework, and extensible Python integration. FROAV implements a multi-stage Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline coupled with a rigorous "LLM-as-a-Judge" evaluation system, all accessible through intuitive graphical interfaces. Our framework integrates n8n for no-code workflow design, PostgreSQL for granular data management, FastAPI for flexible backend logic, and Streamlit for human-in-the-loop interaction. Through this integrated ecosystem, researchers can rapidly prototype RAG strategies, conduct prompt engineering experiments, validate agent performance against human judgments, and collect structured feedback-all without writing infrastructure code. We demonstrate the framework's utility through its application to financial document analysis, while emphasizing its material-agnostic architecture that adapts to any domain requiring semantic analysis. FROAV represents a significant step toward making LLM agent research accessible to a broader scientific community, enabling researchers to focus on hypothesis testing and algorithmic innovation rather than system integration challenges.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩と自律エージェントシステムへの統合は、文書分析、意思決定支援、知識検索の先例のない機会を生み出している。 しかし、LLMベースのエージェントワークフローの開発、評価、反復の複雑さは、研究者、特にソフトウェア工学の専門知識を持たない研究者にとって大きな障壁となる。 FROAV (Framework for RAG Observation and Agent Verification) は、ビジュアルワークフローオーケストレーションと包括的な評価フレームワーク、拡張可能なPython統合を組み合わせたプラグイン・アンド・プレイアーキテクチャを提供することにより、LLMエージェントの研究を民主化するオープンソースの研究プラットフォームである。 FROAVはマルチステージのRetrieval-Augmented Generation (RAG)パイプラインと厳格な"LLM-as-a-Judge"評価システムを実装しており、すべて直感的なグラフィカルインタフェースを通じてアクセス可能である。 我々のフレームワークは、ノーコードワークフロー設計にn8n、グラニュラーデータ管理にPostgreSQL、フレキシブルなバックエンドロジックにFastAPI、ヒューマン・イン・ザ・ループのインタラクションにStreamlitを統合しています。 この統合されたエコシステムを通じて、RAG戦略の迅速なプロトタイプ化、迅速なエンジニアリング実験の実行、人的判断に対するエージェントのパフォーマンス検証、インフラストラクチャコードを記述することなく構造化されたフィードバックをすべて収集することができる。 我々は、財務文書分析への応用を通じてフレームワークの有用性を実証するとともに、意味分析を必要とするドメインに適応する物質に依存しないアーキテクチャを強調した。 FROAVは、LLMエージェントの研究をより広い科学コミュニティで利用できるようにするための重要なステップであり、研究者はシステム統合の課題よりも仮説テストやアルゴリズムの革新に集中することができる。

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