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네, 맞습니다. 말씀해주신 것처럼 평가 데이터셋이 필요합니다.

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

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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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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.