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정보검색 평가 지표: Hit Rate와 MRR 쉽게 이해하기 & RAG 성능평가 데이터셋 합성하는 방법 with LLM

안녕하세요! 이번 영상에서 RAG 시스템의 성능을 평가할 때 LLM을 평가 도구로 사용하는 것보다 시간과 비용을 절약할 수 있는 정보검색 평가지표에 대해 알아봅니다. Hit Rate와 MRR을 쉽게 설명해 드립니다. 또한, 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 평가용 데이터를 만드는 방법과 검색 성능 평가를 위한 유용한 도구인 KRAG 라이브러리도 소개합니다. 구독과 좋아요는 큰 힘이 됩니다! 궁금한 점은 댓글로 남겨주세요. 감사합니다! *영상 내용:* 1. RAG 시스템 평가 과정의 이해 2. 정보검색 평가 지표: Hit Rate와 MRR 쉽게 이해하기 3. 대형 언어 모델(LLM)로 평가 데이터를 합성하는 방법 4. KRAG 라이브러리 사용법과 활용 예시 (Hit Rate, MRR, Precision, Recall, NDCG 계산) 사용버전 (pip install krag=0.0.18) 📌 참고 링크: KRAG 라이브러리: https://pypi.org/project/krag/ Github 실습코드: https://github.com/tsdata/rag_advanced

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