RAG 응답 평가 및 환각 감지 도구 'EvalKit' 개발

작성자가 직접 개발한 도구를 공유한 게시물로, RAG 시스템의 고질적인 문제인 환각 디버깅을 자동화하려는 시도에 대해 긍정적인 관심이 예상된다.

• RAG 응답이 부정확할 때 EvalKit을 사용하여 검색된 컨텍스트에 정보가 부족한 것인지(검색 문제), 모델이 정보를 잘못 해석한 것인지(생성 문제) 먼저 파악하라.
• 제공된 데모 페이지(evalkit.srivsr.com)에서 실제 질문과 컨텍스트를 입력하여 환각 감지 성능을 직접 검증해 볼 수 있다.

검색 증강 생성(RAG)

— 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 언어 모델의 응답 생성에 활용함으로써 모델의 최신성과 정확성을 높이는 기법이다. 모델 내부 지식의 한계를 보완하고 신뢰도를 높이는 데 핵심적인 역할을 한다.

환각 현상(Hallucination)

— 대규모 언어 모델이 학습 데이터에 없거나 사실과 다른 정보를 마치 진실인 것처럼 그럴듯하게 생성해내는 현상이다. RAG 시스템에서는 검색된 정보와 무관한 내용을 생성할 때 주로 발생한다.

답변 가능성(Answerability)

— 제공된 참고 문헌이나 컨텍스트 안에 질문에 답하기 위한 충분한 정보가 포함되어 있는지 여부를 판단하는 지표이다. 검색 단계의 품질을 평가하는 중요한 기준이 된다.

근본 원인 분석(Root Cause Analysis)

— 문제가 발생했을 때 표면적인 증상을 넘어 그 문제가 발생하게 된 핵심적인 결함 요인을 찾아내는 과정이다. RAG에서는 성능 저하가 검색 문제인지 생성 문제인지 판별하는 데 쓰인다.