What is Ragas?
대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 애플리케이션을 개발하는 개발자들에게 애플리케이션의 품질을 보장하는 것은 공학적 접근보다는 감에 의존하는 일처럼 느껴질 수 있습니다. Ragas는 주관적인 ‘막연한 감’에 의한 평가를 체계적이고 데이터 기반의 평가로 대체하도록 설계된 강력한 오픈소스 프레임워크입니다. Ragas는 LLM 애플리케이션을 자신 있게 테스트하고 모니터링하며 지속적으로 개선하는 데 필요한 핵심 도구들을 제공합니다.
주요 기능
🎯 객관적이고 포괄적인 지표 단순한 정확도 점수를 넘어섭니다. Ragas는 LLM 기반 평가와 전통적인 평가를 모두 포함하는 정교한 측정 지표 모음을 제공하여, 사실성, 관련성, 답변 품질과 같은 애플리케이션 성능의 다각적인 측면들을 측정합니다. 이를 통해 애플리케이션의 효과에 대한 완전하고 정확한 그림을 얻을 수 있습니다.
🧪 자동화된 테스트 데이터 생성 견고한 테스트 케이스를 만드는 것은 시간 소모적인 병목 현상입니다. Ragas는 광범위한 시나리오와 잠재적 예외 케이스를 포괄하는 합성 테스트 데이터를 생성하여 이 중요한 프로세스를 자동화합니다. 이를 통해 애플리케이션이 사용자에게 도달하기 전에 논리와 성능을 철저히 검증할 수 있습니다.
🔗 매끄러운 프레임워크 통합 Ragas는 기존 개발 워크플로우에 자연스럽게 통합되도록 구축되었습니다. LangChain과 같은 인기 있는 도구 및 다양한 관측성 플랫폼과의 원활한 통합을 제공하여, 현재 기술 스택을 전면 개편하지 않고도 강력한 평가 기능을 추가할 수 있습니다.
📊 운영 환경에 즉시 적용 가능한 피드백 루프 품질 보증은 출시로 끝나는 것이 아닙니다. Ragas는 실제 운영 데이터를 활용하여 지속적인 개선을 이끄는 피드백 루프를 생성하는 워크플로우를 제공합니다. 애플리케이션의 성능을 실시간으로 모니터링하고 시간이 지남에 따라 높은 품질을 유지하도록 조정할 수 있습니다.
Ragas는 어떻게 문제를 해결할까요:
Ragas가 즉각적인 가치를 제공하는 몇 가지 실용적인 시나리오는 다음과 같습니다.
출시 전 RAG 시스템 검증 회사 문서용 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 챗봇을 구축했지만, 답변이 정확하고 환각 현상을 일으키지 않는지 어떻게 알 수 있을까요? Ragas를 사용하면 질문 테스트 데이터셋을 생성하고,
faithfulness와 같은 측정 지표를 사용하여 답변이 원본 문서에 기반하고 있는지, 그리고answer_relevancy를 사용하여 사용자 질문에 직접적으로 답변하는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 수 시간의 수동 확인 작업을 정량적인 품질 점수로 대체할 수 있습니다.다른 프롬프트 또는 모델 간 선택 요약 작업을 위해 두 가지 다른 프롬프트 또는 심지어 두 가지 다른 기반 LLM(예: GPT-4o 대 미세 조정된 오픈소스 모델) 중에서 결정하려고 합니다. 직감에 의존하는 대신, 동일한 테스트 데이터를 애플리케이션의 두 버전에 모두 실행할 수 있습니다. Ragas는 출력을 객관적으로 평가하고 비교하는 데 필요한 확실한 데이터를 제공하여, 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
운영 환경에서의 성능 저하 모니터링 LLM 애플리케이션이 활성화되었지만, 데이터 또는 사용자 행동의 변화에 따라 성능이 저하될 수 있습니다. 모니터링 파이프라인에 Ragas를 구현하면 실시간 트래픽을 샘플링하고 주기적인 평가를 자동으로 실행할 수 있습니다. 이를 통해 성능 저하 현상을 감지하고, 주요 품질 지표를 시간에 따라 추적하며, 알림을 받아 사용자에게 영향을 미치기 전에 문제를 사전에 해결할 수 있습니다.
결론:
Ragas는 주관적인 평가를 넘어 진정으로 신뢰할 수 있는 고품질 LLM 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 명확하고 체계적인 평가 프레임워크를 제공함으로써, 확신을 가지고 혁신하고, 반복하며, 배포할 수 있는 자신감을 선사합니다. 지금 바로 가이드를 살펴보고 Ragas를 시작해보세요!
More information on Ragas
Launched
2023-10
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ragas was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-07-12.
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