RAG 평가 기초: Ragas를 사용하여 검색 품질 측정하기

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 애플리케이션을 구축하는 것은 첫 번째 단계일 뿐입니다. 일관되게 정확하고 관련성 있는 답변을 반환하도록 보장하는 것이 진정한 과제입니다. 적절한 평가가 없으면 AI 시스템은 쉽게 환각(hallucinate)을 일으키거나 관련 없는 컨텍스트를 검색하여 사용자 경험을 저하시킬 수 있습니다. 이 텍스트 기반 코스는 RAG 평가 및 현대적인 관측성(observability)의 필수 개념을 안내합니다. 검색 파이프라인의 성능을 체계적으로 측정하고, 실패 지점을 식별하며, 전반적인 응답 품질을 개선하기 위해 타겟팅된 수정을 적용하는 방법을 배우게 됩니다. 배울 내용: - 벡터 데이터베이스 및 현대적인 검색 패턴을 포함한 기초적인 RAG 개념을 이해합니다. - Ragas 프레임워크를 적용하여 context precision, recall, answer relevancy와 같은 주요 지표를 측정합니다. - Langfuse를 통합하여 LLM 실행을 추적하고 파이프라인 성능을 효과적으로 모니터링합니다. - 일반적인 검색 실패를 식별하고 AI 환각을 완화하기 위한 전략을 연습합니다. - 프롬프트 엔지니어링 기초를 구현하여 생성 품질을 개선하고 출력을 제어합니다. - AI 모델의 지속적인 평가를 위한 기초적인 MLOps 관행을 수립합니다. 이 자료는 핵심 용어와 기초 정의부터 시작하여 실용적인 서면 연습으로 진행됩니다. 처음부터 견고한 평가 워크플로우를 설정하는 방법을 보여주는 단계별 코드 스니펫과 현실적인 시나리오를 읽게 됩니다. 초보자와 ML 엔지니어 지망생을 위해 설계된 이 코스는 평가 프레임워크에 대한 사전 경험이 필요하지 않으므로 기본적인 프로그래밍 개념에 익숙한 사람이라면 누구나 쉽게 접근할 수 있습니다. 지금 바로 읽기 시작하여 AI 애플리케이션이 안정적이고 고품질의 결과를 제공하도록 하세요.