LLM-as-a-Judge 기반 RAG 평가 사례
Expert Support case study: Bolstering a RAG app with LLM-as-a-Judge
·2024.10.28 09:00
농업 지원용 RAG 챗봇의 신뢰성을 확보하기 위해 LLM-as-a-Judge 평가 체계를 구축한 사례를 다룬다.
Digital Green과 CGIAR는 소규모 농민들에게 정확한 농업 정보를 제공하기 위해 RAG 기반 챗봇인 Farmer.chat을 개발했다. 이 시스템은 방대한 농업 연구 논문을 기반으로 신뢰할 수 있는 조언을 제공하는 것을 목표로 한다.
시스템 아키텍처의 주요 구성 요소는 다음과 같다:
- 지식 베이스(Knowledge Base): 연구 논문을 Semantic Chunking으로 처리하고 QdrantDB에 저장하여 검색 최적화를 구현했다.
- RAG 파이프라인: 벡터 DB에서 관련 정보를 검색한 뒤, 이를 LLM에 전달하여 근거 있는 답변을 생성한다.
- 사용자 에이전트(User-facing Agent): GPT-4o를 기반으로 하며, ReAct 프롬프팅을 통해 사용자의 의도를 파악하고 도구를 호출하는 단계별 추론을 수행한다.
다양한 언어와 지역적 맥락을 반영해야 하는 복잡한 환경에서 시스템의 성능을 검증하기 위해, LLM-as-a-judge 방식을 도입하여 RAG 출력물의 정확성과 신뢰성을 평가하는 체계를 구축했다.
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