RAG Evaluation Harness

개요

RAG Evaluation Harness는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 시스템의 응답 품질을 정량적, 정성적으로 측정하고 반복적으로 개선하기 위한 자동화된 평가 프레임워크다. 다양한 평가 지표와 평가자(모델/사람)를 통합하여 소스 기반 정확성, 맥락 정합성, 유용성 등을 다차원적으로 분석한다.

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1. 개념 및 정의

RAG Evaluation Harness는 검색 기반 생성 시스템에서 입력 쿼리, 검색된 문서(Context), 생성 응답(Answer)을 기반으로 다양한 평가 기법을 적용해 응답 품질을 검증하는 자동화된 평가 툴 또는 프레임워크이다.

• 목적: RAG 시스템의 품질 편차를 측정하고 개선 루프를 자동화
• 기반 단위: (Query, Context, Generation)의 3튜플
• 활용 지점: 프롬프트 튜닝, Retriever 개선, 모델 교체 효과 측정

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2. 특징

항목	기존 QA 평가	RAG Evaluation Harness
평가 범위	답변 정확성 위주	문서 기반 정합성 + 유용성 포함
평가자	인간 평가 위주	LLM + 룰 + 사람 혼합 가능
자동화	제한적	완전 자동화 가능 (Batch, CI)

• 차별점: 생성된 답변만이 아닌 “출처 기반 근거 정합성”까지 측정
• 지표 구조: Faithfulness, Relevance, Helpfulness, Toxicity 등 다양

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	예시
Query-Context-Answer Set	평가 대상 3요소 입력	“대통령은?”, 관련 뉴스, 생성 응답
평가 지표 Metric	다양한 자동 평가 기준	BERTScore, ROUGE, F1, LLM 평가 등
평가자 Engine	정규식, 스코어러, GPT 기반 평가자	GPT-4, Claude, llama.cpp 등
Report Generator	CSV, HTML 기반 시각화 리포트	라벨별 평균 점수, 오답 하이라이트

• 사용자는 custom metric 또는 룰 기반 평가기도 쉽게 추가 가능
• LangChain, OpenAI API, Colang 기반 자동화 스크립트 활용 가능

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	효과
LLM Judge	GPT/Claude 등을 활용한 응답 채점	사람 유사 판단 + 확장성 확보
Source-grounded Scoring	생성 응답이 출처 문서와 일치하는지 평가	hallucination 탐지 가능
CI/CD 평가 파이프라인	매 배포/실험마다 자동 품질 평가	품질 회귀 탐지 및 모델 비교 가능

• Retrieval 품질과 Generation 품질을 분리 평가 가능
• 평가 prompt도 실험 별로 버전 관리 가능

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
반복 가능성	테스트셋 기반 자동화 반복 평가	프롬프트/모델/벡터DB 튜닝 효과 검증
비용 절감	사람 평가 최소화	테스트 수백 개도 저비용 수행 가능
품질 회귀 감지	릴리즈 간 성능 저하 탐지 가능	신뢰성 있는 릴리즈 지원

• 품질 기준이 수치화되면 팀 내 품질 목표 설정 및 회고도 가능
• Retriever-only 평가 기능도 구현 가능

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	설명	고려사항
RAG QA 시스템 평가	FAQ 시스템, 법률/헬프데스크 RAG 검증	질의 다양성과 답변 표현 다양성 고려 필요
RAG 모델 교체 검증	llama2 → Mistral 교체 성능 비교	평가자 모델이 중립적인지 검토 필요
벡터DB 튜닝 효과 검증	k값, chunking 방식 변경 전후 품질 비교	맥락 입력 오류 검출 기준 설정 필요

• 리스크: LLM 기반 평가자의 편향 또는 일관성 문제
• 보완책: baseline scoring + rule-based 이중 채점 활용

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7. 결론

RAG Evaluation Harness는 복잡한 검색 기반 생성 시스템의 품질을 정량적이고 반복적으로 평가하기 위한 핵심 프레임워크다. 정답 유사성뿐만 아니라 출처 기반 정합성과 유용성까지 통합 평가할 수 있어, 프롬프트 엔지니어링, Retriever 개선, 모델 비교 실험 등에 있어 객관적 기준을 제공한다. LLM 기반 시스템 운영에 있어 신뢰성과 품질 통제를 위한 전략적 자산으로 자리 잡고 있다.