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개요RAGAS(Retrieval-Augmented Generation Assessment Score)는 RAG 기반 LLM 시스템의 응답 품질을 체계적으로 측정하기 위한 평가 프레임워크입니다. 신뢰도, 관련성, 정확성, 유창성 등 여러 항목에 대해 정량적 지표를 산출하며, 실험 또는 운영 환경에서 RAG 시스템을 개선하는 데 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다.본 글에서는 RAGAS의 개념, 지표 구조, 평가 방식, 기술 요소, 활용 사례 등을 통해 LLM 평가 자동화의 전략적 도입 방안을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의RAGAS는 RAG 시스템의 응답 품질을 다양한 관점에서 평가하는 오픈소스 평가 지표 프레임워크입니다.목적RAG 응답에 대한 품질 관리 및 개선을 위한 정량적 기준 제공필..

개요DSPy는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 자연어 처리 파이프라인을 모듈화하고 최적화할 수 있도록 지원하는 선언형 Python 프레임워크입니다. LLM Prompt Engineering, 증강생성(Augmented Generation), Retriever 구성, Multi-step Reasoning 등을 학습 가능한 파이프라인으로 정의하고, 자동 튜닝을 통해 모델 성능을 개선하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.이 글에서는 DSPy의 개념, 아키텍처, 주요 모듈, 기술적 강점 및 활용 사례를 중심으로 LLM 어플리케이션 개발의 구조화 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DSPy는 LLM 기반 파이프라인을 선언적으로 구성하고 튜닝 가능한 학습 객체로 다룰 수 있게 하는 파이썬 프레임..

개요TensorRT-LLM은 NVIDIA가 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 추론 최적화 프레임워크로, GPU 기반에서 Transformer 기반 모델의 효율적 실행을 위한 고성능 런타임 환경을 제공합니다. FP8, Tensor Parallelism, Paginated KV-Cache, 비동기 텍스트 스트리밍 등 다양한 고급 기능을 지원하며, 개발자가 손쉽게 LLM을 배포하고 상용화할 수 있도록 설계되어 있습니다.이 글에서는 TensorRT-LLM의 구조, 주요 기술, 성능 특성, 활용 사례 등을 분석하여 LLM 인프라 성능 극대화를 위한 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의TensorRT-LLM은 NVIDIA GPU에서 Transformer 기반 모델을 빠르고 효율적으로 실행하기 위한..

개요vLLM은 대규모 언어 모델(LLM)의 실시간 추론 성능을 최적화하기 위해 설계된 오픈소스 추론 엔진입니다. Hugging Face Transformers 기반 모델을 중심으로 빠른 응답, 높은 GPU 활용률, 비동기 텍스트 스트리밍, 다중 사용자 요청 병렬 처리 등을 지원하며, 특히 Serve-ready LLM 시스템 구축에 강력한 기반을 제공합니다.이 글에서는 vLLM의 구조, 핵심 기술, 활용 사례 등을 통해 LLM 인프라스트럭처의 추론 효율성과 비용 최적화 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의vLLM은 LLM 기반 모델을 위한 고성능 추론 엔진으로, 빠른 응답성과 GPU 자원 최적화를 지향합니다.목적다양한 사용자 요청을 빠르게 처리하며, GPU 활용률을 극대화한 대규모 추론 ..