RAG 성능평가의 비밀: Ragas 스코어 완벽 가이드

1. RAG는 어떻게 생성형 AI의 성능을 개선할까?

RAG는 생성형 AI 모델에 연동하여 실시간으로 필요한 정보를 제공받을 수 있는 지식 검색 시스템입니다. 사용자는 API를 통해 원하는 정보를 얻거나 외부 소스에서 검색하여 답변을 참고할 수 있습니다. 이를 통해 개발자들은 더 넓은 지식 범위를 활용하여 프로그램을 구현할 수 있게 되며, 생성형 AI의 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로 주목받고 있습니다.

2. 기존의 LLM 성능평가 지표와 RAG 파이프라인의 성능평가 방법의 다른 점

기존의 LLM 성능평가 지표는 주로 생성된 텍스트의 품질을 측정하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 반면, RAG 파이프라인은 검색과 생성 두 가지 과정을 통합하여 성능을 평가하기 때문에 보다 복잡한 접근 방식이 요구됩니다. RAG에서는 생성된 답변의 품질뿐만 아니라 검색한 정보의 관련성과 유용성, 그리고 정보가 얼마나 적절하게 답변으로 활용되었는지도 평가되어야 합니다.

3. 결론

RAG 파이프라인은 생성형 AI의 성능을 향상시키는 데 있어 비용과 성능 면에서 효과적인 방법론으로 손꼽힙니다. 정보 검색과 생성의 결합은 모델이 보다 유용한 정보를 제공함으로써 사용자 경험을 향상시키는 역할을 합니다. 그러나 이러한 복합적인 프로세스를 적절히 평가하기 위해서는 새로운 평가 지표가 필요하며, 기존의 텍스트 유사성 지표만으로는 한계가 있을 수 있습니다.

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알 바트로 스 문과 출신으로 AI 스타트업에서 데이터 사이언티스트로 일하고 있는 저는 RAG 파이프라인을 통해 생성형 AI의 성능을 개선하고자 노력하고 있습니다. 이를 통해 더 나은 사용자 경험과 유용한 정보를 제공할 수 있는 모델을 만들기 위해 노력하고 있습니다.