RAGAS(Retrieval-Augmented Generation Assessment System)는 RAG 시스템의 성능을 평가하기 위해 설계된 프레임워크입니다.
이 시스템은 모델이 관련 정보를 얼마나 잘  검색(retrieval)하고, 그 정보를 바탕으로 얼마나 일관되고 사실적인 응답을 생성(generation) 하는지를 평가합니다.
즉, 검색 정확도와 생성 품질을 모두 고려하는 평가 체계입니다.

주요 특징:

• 이중 평가(Dual Evaluation)
검색과 생성 결과를 개별적으로 그리고 통합적으로 평가합니다.

• 문맥 기반 채점(Context-Aware Scoring)
생성된 응답이 검색된 정보를 얼마나 정확하게 반영하는지 평가합니다.

• 오픈 도메인 대응
정적인 환경이 아닌, 동적이고 광범위한 정보 환경에서 동작하는 시스템도 평가 가능하도록 설계됨

• 자동화 및 확장성
수작업 없이 자동화된 평가 지표를 통해 대규모 모델 평가가 가능합니다.

• 편향 및 환각 감지
생성된 응답이 검색된 사실과 일치하지 않거나 왜곡된 경우(hallucination)를 탐지합니다.

활용 사례: 

• RAG 모델 성능 비교
다양한 RAG 구조의 모델을 정량적으로 비교 평가할 수 있습니다.

• 지식 기반 QA 시스템 평가
대규모 데이터베이스에서 AI가 정확히 검색하고 답변하는 능력을 측정합니다.

• 문서 기반 챗봇 검증
외부 문서에 의존하는 챗봇의 정확성과 신뢰도를 평가합니다.

• 검색 기반 LLM 평가
LLM이 검색 결과를 정확하게 활용하고 있는지 확인하는 데 사용됩니다.

• 기업용 AI 품질 검증
RAG 기반 솔루션을 배포 전 품질 검증하는 데 활용됩니다.

중요성

RAG 기반 시스템은 AI의 신뢰성 향상과 환각 현상 감소를 위한 중요한 방향으로 주목받고 있습니다. 이에 따라 체계적이고 표준화된 평가 도구가 필수적이며,
RAGAS는 개발자와 연구자가 모델의 성능을 정량화하고 문제점을 진단할 수 있도록 돕습니다.

결과적으로, RAGAS는 책임감 있는 AI 개발과 현실 적용 가능성 향상을 위한 핵심 도구로 자리매김하고 있습니다.