라가스

소개AI 요약

활용 워크플로우

핵심 차별점: 정답지(Ground Truth)가 없는 환경에서도 LLM-as-a-judge 방식을 통해 RAG의 검색과 생성 단계를 분리하여 정량적으로 평가하는 RAG 전용 표준 프레임워크

주요 기능AI 요약

• RAG 전용 평가 지표(충실도·답변 관련성·컨텍스트 정밀도·컨텍스트 재현율)
• 합성 테스트 데이터셋 자동 생성(Evolutions)으로 수동 라벨링 불필요
• 에이전트 행동 평가를 위한 구조화된 트레이스 기반 분석
• LLM-as-a-judge 방식의 자동화된 채점 파이프라인
• LangChain·LlamaIndex 등 주요 프레임워크 기본 통합

활용 사례AI 요약

• RAG 시스템의 검색 품질과 생성 답변 충실도 벤치마킹
• LLM 애플리케이션의 환각(Hallucination) 현상 측정 및 모니터링
• 최적 임베딩 모델 및 리트리버 조합 탐색을 위한 A/B 실험
• 운영 환경에서의 LLM 응답 품질 지속적 모니터링
• 수동 라벨링 없이 합성 데이터로 평가 파이프라인 구축