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RAG 평가 데이터셋의 '질문 불가능' 사례 처리용 오픈소스 도구 공개
Recall@K 지표 왜곡을 방지하는 RAG 평가 라이브러리. RAG 파이프라인 정교화 시 활용 가능.
요약
RAG 시스템 평가 시 답변 불가능한 질문을 처리하는 방식에 따라 Recall@K 지표가 왜곡될 수 있다는 지적이 제기되었다. 개발자는 관련 문서가 없는 질문을 정확한 검색 결과로 간주할 경우 지표가 부풀려지는 문제를 발견했으며, 실제 8개 질문 예시에서 평균 Recall@K가 0.75에서 제외 시 0.714로 하락하는 현상을 확인했다. 이를 해결하고자 API 키 없이 핵심 지표를 측정할 수 있는 오픈소스 RAG 평가 도구인 'rag-evaluation-starter'를 직접 구축하여 공개했다. 해당 도구는 검색 지표, 답변 평가, LLM 기반 판단 기능을 포함하고 있다. 실무자는 RAG 평가 데이터셋 구축 시 답변 불가능한 질문을 단순히 포함할지 제외할지에 대한 명확한 기준 마련이 필요하다.
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원문 제목 I built a small open-source RAG evaluator after finding a misleading Recall@K score
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