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Dev.toAI/ML
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Retrieval과 Generation 분리 측정으로 RAG 디버깅 최적화
RAG in Practice — Part 7: Your RAG System Is Wrong. Here's How to Find Out Why.
AI 요약
Context
모델 성능 저하로 오인하기 쉬운 RAG 시스템의 데이터 Stale 현상 및 정답 생성 실패 문제 분석. 단순한 모델 교체만으로는 해결 불가능한 Retriever와 Generator 간의 책임 분리 필요성 대두.
Technical Solution
- Retrieval Metrics 도입을 통한 Context Precision, Recall, MRR 측정으로 검색 단계의 유효성 검증
- Context Precision 저하 시 Chunking 전략 수정 및 Reranking 도입을 통한 Noise 제거
- Context Recall 부족 해결을 위해 top_k 확장 및 Query Expansion 적용으로 Signal 확보
- Generation Metrics를 통한 Faithfulness 및 Answer Relevance 측정으로 모델의 Context 준수 여부 판별
- BLEU/ROUGE 같은 표면적 텍스트 일치 지표를 배제하고 Context 기반의 정합성 평가 체계 구축
- 20~50개의 정제된 Query Set을 활용한 지속적 회귀 테스트 환경 조성
실천 포인트
- 오답 발생 시 모델 수정 전 Retriever가 반환한 Chunks의 적절성부터 우선 검토 - Retrieval 지표(Recall/Precision)와 Generation 지표(Faithfulness)를 분리하여 병목 지점 식별 - 'Lost in the Middle' 현상 방지를 위해 MRR 지표를 확인하고 Reranking 단계 추가 검토 - RAGAS, LangSmith 등 프레임워크를 활용하여 평가 자동화 파이프라인 구축