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Dev.toAI/ML
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30~50개의 Golden Dataset 기반 RAG 계층별 평가 체계 구축
RAG Evaluation Checklist for AI SaaS: Catch Bad Answers Before Users Do
AI 요약
Context
프롬프트 튜닝 중심의 단편적 개선 방식으로는 Retrieval 실패, Grounding 결여, Citation 불일치 등 RAG 파이프라인의 복합적 결함을 해결하기 어려움. 최종 답변만 평가하는 방식은 근본적인 병목 지점 파악을 방해하여 시스템 신뢰도를 저하시키는 한계 존재.
Technical Solution
- 파이프라인을 Retrieval과 Generation 단계로 분리하여 계층별 독립 검증 구조 설계
- 실사용자 태스크 기반의 Golden Dataset(30~50개 사례)을 구축하여 회귀 테스트의 기준점으로 활용
- Recall@k, Precision@k, MRR, nDCG 등 Retrieval 전용 지표를 도입하여 생성 전 컨텍스트 품질을 정량적으로 검증
- Grounding, Faithfulness, Citation Quality를 구분한 루브릭(Rubric) 정의를 통해 답변의 근거 유무를 객관적으로 판정
- Tenant 권한 필터링 및 데이터 최신성(Freshness) 검증 단계를 추가하여 멀티테넌시 환경의 보안 및 무결성 확보
- LLM-as-judge 도입 시 휴먼 라벨링과의 교차 검증을 통한 Judge Drift 방지 및 캘리브레이션 수행
실천 포인트
- Retrieval 단계에서 Recall@5 지표를 우선 측정하여 최적의 K값 도출 - 단순 정답 여부가 아닌 Grounding과 Citation의 일치 여부를 검증하는 루브릭 적용 - 에지 케이스, 권한 부족, 답변 불가 사례를 포함한 Golden Dataset 구성 - CI 파이프라인에 Smoke Suite를 통합하여 배포 전 회귀 테스트 자동화 - 신뢰도 낮은 컨텍스트 수신 시 무리한 생성 대신 Refusal 응답을 반환하는 Fallback 로직 구현