Inflearn Community Q&A

네, 맞습니다. 말씀해주신 것처럼 평가 데이터셋이 필요합니다.

일반적으로 해당 분야 전문가가 직접 만들어서 사용합니다. 강의에서는 데이터셋을 LLM으로 합성하고, 이를 전문가가 보완하는 시나리오로 설명드리고 있습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 아이테킨님.

KRAG을 통해 검색기법을 평가하는 방법에 대해 질문해 주셨습니다. 검색기법의 성능을 효과적으로 평가하기 위해 평가셋을 준비하는 것은 매우 중요합니다. 이를 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:

1. 평가 셋 준비: 검색 시스템 평가를 위해 먼저 질문(question)과 이에 대한 적절한 답변(answer) 세트를 구성해야 합니다. 이는 검색 시스템이 얼마나 정확히 질의에 대한 답변을 제공하는지를 확인하는 데 필수적입니다.

2. 크라우드소싱 활용: 평가 데이터셋을 구축할 때, 크라우드소싱을 통해 다수의 사용자로부터 다양한 질문과 답변을 수집할 수 있습니다. 이는 데이터의 다양성과 현실적 유효성을 높이는 데 도움을 줍니다.

3. 기존 평가 데이터셋 활용: 여러 기관이나 연구 커뮤니티에서 이미 공개한 평가 데이터셋을 활용하여 초기 테스트와 평가에 사용할 수 있습니다. 이를 통해 직접 데이터를 생성하는 시간을 절약할 수 있습니다.

4. 평가 기준 정립: 검색 정확도, 적중률, 재현율 등 여러 가지 측정을 이용하여 검색기법의 성능을 평가할 수 있습니다. 각각의 평가 기준에 맞춰 데이터를 분석하는 방법을 설정하는 것이 중요합니다.

이러한 방법들로 평가셋을 구비하고, KRAG을 통한 검색기법의 평가를 진행할 수 있습니다.

해당 주제와 유사한 질문을 다룬 포스팅도 참고할 수 있습니다:
- 키워드 기반의 정보 검색의 한계에 관한 논의 - 검색의 정확성을 판단하기 위한 다양한 접근법에 대해 논의합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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