RAG 성능 측정을 위한 평가 프레임워크 설계 지침

요약

한 개발자가 RAG 시스템의 성능을 체계적으로 진단할 수 있는 RAG 평가 프레임워크를 직접 구축하고 Reddit에 공개했다. 해당 프레임워크는 43개의 질문으로 구성된 테스트 데이터셋을 활용하며, 검색 성능 평가를 위해 Hit Rate@K, Precision@K, Recall@K, MRR, MAP, NDCG@K 등 6가지 지표를 제공한다. 생성 품질 평가에는 Faithfulness, Hallucination Rate, Answer Relevance, Context Relevance, Answer Correctness 등 5가지 지표를 사용한다. 이 프레임워크는 RAG 시스템의 검색과 생성 단계를 분리하여 평가할 것을 강조하며, LLM-as-a-judge 방식을 활용해 시스템의 강점과 약점을 파악하는 방법을 설명한다. 실무자는 개념 설명부터 코드 구현까지 단계별로 구성된 가이드를 통해 구체적인 평가 로직을 학습할 수 있다.

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