RAG_평가하다_$700_날렸다..._by_Markr.AI_김동규,_김병욱_테디노트_TeddyNote

영상 정보

• 영상 제목: 🤖 E02. RAG 평가하다 $700 날렸다... by Markr.AI 김동규, 김병욱
• 출처: 유튜브 링크
• 조회수: 678
• 게시일: 2024년 6월 18일
• 길이: 769초
• 저자: 테디노트 TeddyNote

개요

이 영상은 RAG(리트리벌 증강 생성) 평가 실험 중 700달러의 손실을 경험한 이야기를 다룹니다. Markr.AI의 김동규와 김병욱이 RAG 시스템의 평가 방법과 그 과정에서 겪은 다양한 문제들에 대해 설명합니다. 특히, GT(Ground Truth)가 없는 상황에서의 리트리벌 성능 평가와 관련된 내용이 중심입니다.

주요 내용

• RAG 평가 실험: GPT를 사용해 패시지와의 연관성을 평가하고, 연관된 패시지 수로 컨텍스트 비율을 계산.
• 컨텍스트 프리시즌: 여러 커리를 각 컨텍스트에 대입해 평가, 리트리벌 메트릭을 통해 최적의 피처를 찾는 과정 설명.
• 실험의 어려움: 코드의 직관적 이해가 어려워 프롬프트로 대략적인 이해를 돕고, 각 커리 별로 컨텍스트를 설정하는 방법 공유.
• 실험 실패 및 손실: 라가스 컨텍스트 프리시즌 트릭을 사용하다가 700달러 손실을 입은 경험과 그 원인 설명.
• 리트리벌 트릭 활용 권장: GT 없는 상황에서 RAG 시스템 성능 측정의 중요성 강조.
• 오토레그 개발 정보: 실험 중 발생한 에러와 리트리벌 시스템의 어려움에 대한 설명.

인사이트

• 실험 환경과 조건의 중요성: GT 없는 상황에서도 리트리벌 성능을 평가할 수 있는 다양한 방법들이 존재하며, 이를 통해 시스템의 최적화를 도모할 수 있음.
• 비용 관리의 필요성: 700달러 손실 경험을 통해 실험 시 비용 관리의 중요성을 깨닫게 됨. 특히, 토큰 사용량을 정확히 계산하고 예측하는 것이 중요.
• 리트리벌 시스템의 복잡성: 여러 모듈과 커리들이 복잡하게 얽혀 있는 리트리벌 시스템의 경우, 각 요소들의 성능을 개별적으로 평가하는 것이 필요함.
• 지속적인 학습과 공유: 같은 실수를 반복하지 않기 위해 실험 결과와 경험을 공유하며 학습하는 과정이 중요.

이 영상은 RAG 시스템을 평가하고 최적화하는 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제들과 그 해결 방안에 대한 인사이트를 제공합니다. 리트리벌 시스템을 설계하고 운영하는 데 있어 중요한 교훈을 얻을 수 있습니다.