Vectara의 ‘Open RAG Eval’로 AI 응답 품질, 더 이상 감으로 판단하지 마세요

 

 

LLM 도입했는데, 뭐가 문제인지 모르겠다면?

“우리 RAG 시스템이 잘 작동하고 있는 걸까?”
대형언어모델(LLM)을 도입한 많은 기업들이 겪는 대표적인 의문입니다. 응답이 똑똑해 보이긴 하지만, 실제로 정확한 정보를 기반으로 한 건지, 환각은 줄었는지… 판단 기준은 여전히 애매합니다.

기존에는 “이게 더 자연스러워 보인다”, “얘가 더 유용해 보여”처럼 주관적인 비교에 의존해 성능을 평가하곤 했습니다. 하지만 이제는 다릅니다.

RAG 시스템의 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 오픈 소스 프레임워크가 등장했습니다. 바로 Vectara가 워털루대학교와 공동 개발한 **‘Open RAG Eval’**입니다.

이 블로그에서는 Open RAG Eval이 무엇이고, 왜 중요한지, 어떻게 평가하는지, 그리고 어떤 점에서 기업에 실질적인 도움을 주는지 하나씩 짚어보겠습니다.

반응형

---

🔍 RAG 시스템, 왜 평가가 어려운가?

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 외부 문서를 검색하고, 그 정보를 바탕으로 응답을 생성하는 구조입니다. 이 방식은 **환각(hallucination)**을 줄이고, 보다 신뢰도 높은 응답을 만들어내기 위한 핵심 기술로 주목받고 있죠.

하지만 문제는 “그 응답이 얼마나 정확한지”, **“어떤 부분이 잘 작동하고 있고, 어떤 부분이 문제인지”**를 체계적으로 평가하는 방법이 없었다는 겁니다. 대부분 주관적인 판단에 기대 평가하고, 개선 방향도 명확하지 않았습니다.

---

🧪 Open RAG Eval이란?

Open RAG Eval은 이런 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다.

• 누가 만들었나?
  RAG 전문 기업 Vectara와 워털루대학교 지미 린 교수 연구팀의 공동 개발
• 왜 만들었나?
  RAG 시스템을 구성하는 각 요소(검색, 생성 등)의 성능을 정량적으로 평가하고, 개선 방향을 객관적 지표로 제시하기 위함

이 프레임워크는 단순한 품질 비교를 넘어, 어떤 구성 요소가 응답 품질에 영향을 주는지를 파악하고 정확하게 개선할 수 있도록 설계되어 있습니다.

---

📊 평가 기준은? – 검색 vs 생성

Open RAG Eval은 평가를 두 가지 큰 축으로 나눕니다.

1. 검색 지표 (Retrieval Metrics)
   • 사용자의 프롬프트에 대해 적절한 문서를 얼마나 잘 검색했는가를 측정
   • 예: 검색 정확도, 관련 문서 포함 여부 등
2. 생성 지표 (Generation Metrics)
   • 검색된 정보를 바탕으로 한 응답 생성의 품질을 측정
   • 예: 문장 자연스러움, 핵심 정보 포함도, 출처 인용 정확도 등

이 두 축을 기준으로 구성 요소를 점검하면, 어디에서 성능 저하가 발생하는지 명확하게 알 수 있습니다.

예를 들어,

• 검색 점수가 낮다면 → 문서 분할 전략이나 검색 알고리즘 개선이 필요
• 생성 점수가 낮다면 → 프롬프트 설계나 모델 튜닝이 필요

---

🧩 ‘너깃 기반 평가 방식’이란?

Open RAG Eval의 핵심 강점 중 하나는 ‘너깃(Nugget)’ 기반 평가 방식입니다.

• 너깃이란?
  하나의 응답에서 추출할 수 있는 핵심 정보 단위를 의미합니다.
  예: “2022년 10월에 설립된 Vectara는…” → 하나의 너깃
• 어떻게 평가하나?
  생성된 응답이 실제 문서에서 추출한 너깃을 얼마나 정확히 포함하고 있는지를 측정합니다.
  이를 통해 환각 여부를 판단할 수 있고, 출처 인용이 타당한지도 확인 가능하죠.

너깃 방식은 특히 재현성과 객관성을 갖춘 평가 방식으로 인정받고 있습니다.

---

🧱 4가지 주요 평가 항목

Open RAG Eval은 단순히 응답 전체만 평가하지 않습니다. RAG 파이프라인 전체 구성요소를 다음과 같이 구분해 세밀하게 분석합니다:

1. 환각 감지 (Hallucination Detection)
   • 응답에 원본 문서에 없는 정보가 얼마나 포함돼 있는가?
2. 출처 인용 정확도 (Citation Accuracy)
   • 생성된 응답이 정확한 문서를 인용하고 있는가?
3. 자동 너깃 평가 (Auto Nugget)
   • 응답이 **문서의 핵심 정보(너깃)**를 얼마나 반영하고 있는가?
4. UMBRELA (Unified Method for Benchmarking Retrieval Evaluation with LLM Assessment)
   • 검색 단계의 전반적인 성능을 총체적으로 측정하는 평가 방법

이처럼 RAG의 검색 → 정보 추출 → 응답 생성 전 과정을 엔드투엔드로 평가할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다.

---

🧠 기업이 얻는 실질적 가치

Open RAG Eval의 가장 큰 장점은 ‘명확성’입니다.
지금까지는 “이 응답이 더 나아 보여” 정도의 감에 의존했지만, 이제는 데이터 기반의 객관적인 평가가 가능해졌습니다.

• 어떤 부분을 개선해야 할지 정확히 보입니다.
• 검색 알고리즘, 청킹 전략, 프롬프트 구성 등 구체적인 최적화 포인트가 드러납니다.
• 다양한 모델과 설정을 비교할 수 있는 일관된 기준을 제공합니다.

즉, 이 프레임워크는 단순한 성능 측정 도구가 아니라, 개선 전략을 안내하는 나침반 역할을 합니다.

---

728x90

AI 정확도, 감이 아닌 지표로 판단하자

대형언어모델을 활용한 RAG 시스템이 점점 더 많이 도입되고 있지만, 제대로 된 성능 평가 기준이 없으면 잘못된 방향으로 개선하거나, 비효율적인 실험을 반복하게 됩니다.

Open RAG Eval은 이런 불확실성을 걷어내는 도구입니다.
객관적, 재현 가능하며, 실무 적용에 최적화된 평가 기준을 제공합니다.

앞으로 AI 시스템이 점점 더 실시간 정보에 의존하게 될수록, 정확도와 신뢰도 평가의 중요성은 더욱 커질 것입니다.
이제는 감이 아닌 데이터로 판단하는 시대, Open RAG Eval은 그 시작입니다.

https://github.com/vectara/open-rag-eval

GitHub - vectara/open-rag-eval: Open source RAG evaluation package