[LLM 평가]LLM 및 RAG 평가 프레임워크 비교 분석

LLM(Large Language Model)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 성능을 평가하는 것은 AI 애플리케이션 개발에서 중요한 과정입니다. 다양한 평가 프레임워크들이 각자 독특한 특징과 접근 방식을 제공합니다. 이 글에서는 주요 평가 프레임워크들을 비교하고 각각의 장단점을 살펴보겠습니다.

 

1. LLM-as-a-judge

1) 개념

• LLM이 평가자 역할을 수행하여 다른 모델이나 시스템의 성능을 평가
• 인간 평가자 대신 LLM을 활용하여 대규모 평가 가능
• 프롬프트 엔지니어링을 통해 평가 기준과 방법 설정

2) 장점

• 인간 평가보다 비용 효율적
• 일관된 평가 기준 적용 가능
• 대규모 평가에 적합

3) 한계

• LLM 자체의 편향이 평가에 영향을 줄 수 있음
• 특정 언어나 도메인에 따라 성능 차이 발생

 

2. 주요 평가 프레임워크

1) RAGAS

• 특징:
  • 가장 널리 사용되는 RAG 평가 프레임워크
  • LLM-as-a-judge 기반으로 작동
  • Retrieval 정답 데이터(ground truth) 없이도 평가 가능
• 장점:
  • 에이전트의 tool 사용 평가 지원
  • SQL 메트릭 및 전통적 NLP 스코어 포함
  • 검색 품질 평가에 강점
• 단점:
  • 모든 단락에 대한 연관성 비교로 비용 부담
  • 다국어 지원 부족 (한국어 평가 시 성능 저하 가능)

2) DeepEval

• 특징:
  • RAGAS, G-Eval 등 LLM-as-a-judge 메트릭 포함
  • AI Safety 관련 평가 메트릭 제공
  • CI/CD 통합 지원
• 장점:
  • 다양한 벤치마크 데이터셋 지원
  • LLM 평가에 특화된 기능
• 단점:
  • 다국어 지원 부족
  • Retrieval 메트릭 부재 (RAG보다 LLM 평가 중심)

3) OpenAI Evals

• 특징:
  • OpenAI에서 직접 개발한 평가 프레임워크
  • OpenAI 대시보드에서 바로 사용 가능
• 장점:
  • 간편한 사용법
  • LLM 성능 평가에 최적화
• 단점:
  • OpenAI 모델만 사용 가능
  • 제한된 커스터마이징 옵션

4) Langsmith

• 특징:
  • Langchain과 원활한 연동
  • 모니터링과 테스트 기능 통합
• 장점:
  • 직관적인 대시보드로 평가 결과 시각화
  • LLM-as-a-judge 및 커스텀 메트릭 지원
  • 개발에서 프로덕션까지 일관된 환경
• 단점:
  • Langchain 생태계에 의존적

5) Trulens

• 특징:
  • Human-in-the-loop 평가에 특화
  • AI Safety 중심 메트릭
• 장점:
  • 결과 확인을 위한 대시보드 제공
  • 반복적 평가 프로세스 지원
  • 관찰 가능성(Observability) 강화
• 단점:
  • 학습 곡선이 있음

6) Huggingface Evaluate

• 특징:
  • 다양한 NLP 메트릭과 데이터셋 제공
  • 간편한 사용법
• 장점:
  • 전통적 NLP 평가 메트릭 쉽게 활용 가능
  • 빠른 구현과 통합
• 단점:
  • 외부 라이브러리 의존성 높음
  • LLM 특화 평가보다는 일반적 NLP 평가에 중점

7) ARES

• 특징:
  • 스탠포드 대학에서 개발
  • 평가용 소형 LLM(sLLM) 파인튜닝 접근법
• 장점:
  • LLM-as-a-judge 중 높은 정확도
  • Natural Question 데이터셋 기반 평가
• 단점:
  • 높은 연산 요구사항
  • 복잡한 설정 과정

8) AutoRAG

• 특징:
  • RAG에 특화된 최적화 프레임워크
  • 다양한 메트릭 지원
• 장점:
  • Retrieval 평가 및 최적화 특화
  • 한국어, 영어, 일본어 데이터셋 생성 지원
  • 평가 대시보드 제공
• 단점:
  • 상대적으로 새로운 프레임워크로 커뮤니티 지원이 적을 수 있음

 

3. 프레임워크 선택 가이드

1) RAG 시스템 평가

• RAGAS나 AutoRAG가 적합
• 검색 품질과 생성 품질 모두 평가 가능

2) LLM 자체 평가

• DeepEval, OpenAI Evals, ARES 고려
• 응답 품질, 정확성, 안전성 등 다양한 측면 평가

3) 통합 모니터링 및 평가

• Langsmith나 Trulens 활용
• 프로덕션 환경에서의 지속적 모니터링에 적합

LLM과 RAG 평가 프레임워크는 각각 독특한 강점을 가지고 있습니다. 프로젝트의 요구사항, 평가하려는 시스템의 유형, 그리고 필요한 메트릭에 따라 적절한 프레임워크를 선택하는 것이 중요합니다. 대부분의 경우, 하나의 프레임워크만으로는 모든 평가 요구사항을 충족하기 어려울 수 있으므로, 여러 프레임워크를 조합하여 사용하는 것도 효과적인 전략입니다.

 

참고자료

Fastcampus - RAG 평가와 개선의 모든 것 : 데이터셋 제작부터 agent 평가까지