728x90 RAG최적화1 [PYTHON] LLM 평가를 위한 RAGAS와 G-Eval 프레임워크 활용 방법 2가지 및 차이점 분석 LLM(대규모 언어 모델) 기반 서비스, 특히 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축할 때 가장 어려운 지점은 "답변이 얼마나 정확한가?"를 정량적으로 평가하는 것입니다. 사람이 일일이 검수하는 것은 확장성이 없으며, 단순한 문자열 일치도(ROUGE, BLEU)는 모델의 의미적 이해도를 측정하지 못합니다. 본 가이드에서는 2026년 현재 업계 표준으로 자리 잡은 RAGAS와 G-Eval 프레임워크를 활용하여 Python 환경에서 LLM 성능을 객관적으로 지표화하고 운영 병목을 해결하는 전문적인 방안을 제시합니다.1. LLM-as-a-Judge: 정성적 답변을 정량적 수치로 해결기존의 NLP 평가는 정답(Ground Truth)이 존재한다는 가정하에 수행되었습니다. 하지만 생성형 AI의 답변은 정답이 여러.. 2026. 4. 13. 이전 1 다음 728x90
