What is RagMetrics?
신뢰성 있고 효과적인 LLM 기반 애플리케이션을 구축하는 것은 쉽지 않습니다. 어떻게 객관적으로 성능을 측정하고, 다양한 모델이나 프롬프트를 비교하며, 애플리케이션이 일관된 고품질 결과를 제공하는지 확인할 수 있을까요? LLM 결과를 수동으로 평가하는 것은 시간이 오래 걸리고 애플리케이션이 성장함에 따라 확장하기도 어렵습니다. LLM 애플리케이션이 제공하는 가치를 테스트하고, 반복 개선하며, 입증할 수 있는 체계적인 방법이 필요합니다.
RagMetrics는 데이터 기반 인사이트를 통해 LLM 애플리케이션을 평가, 모니터링 및 개선할 수 있도록 지원하는 플랫폼입니다. 성공 지표를 정의하고, 테스트를 자동화하며, 다양한 접근 방식을 비교하고, 배포 전후 애플리케이션 성능에 대한 확신을 얻을 수 있는 도구를 제공합니다.
주요 기능:
🤖 Advanced LLM Judge: 저희 LLM Judge는 사람의 평가와 95% 일치하는 성능을 보이며, 지속적인 수동 감독 없이도 구조화되지 않은 텍스트 출력에 대한 평가를 대규모로 자동화할 수 있습니다.
📊 Custom Performance Metrics: 일반적인 리더보드를 넘어 애플리케이션의 사용 사례에 특정한 지표를 기반으로 성공을 정의하고 측정하여 사용자 및 비즈니스 목표에 진정으로 중요한 것에 집중할 수 있습니다.
🔬 A/B Testing Frameworks: 모델, 프롬프트, 에이전트 및 검색 전략을 포함한 LLM 파이프라인의 다양한 구성 요소를 구조화된 A/B 테스트를 통해 실험하여 직관이 아닌 데이터를 기반으로 개선 사항을 식별할 수 있습니다.
🔍 Retrieval Optimization Tools: 관련 컨텍스트 소싱이 중요한 애플리케이션의 경우, RAG 시스템의 핵심 과제인 검색 메커니즘을 평가하고 개선하는 데 도움이 되도록 설계된 도구를 이용할 수 있습니다.
🔄 Automated Evaluation Loop: 합성 레이블 데이터를 생성하고 LLM Judge를 사용하여 지속적인 자동 평가 프로세스를 만들어 반복 주기를 가속화하고 생산 시간을 단축할 수 있습니다.
🤝 Broad Compatibility: 모든 주요 상용 및 오픈 소스 LLM과 원활하게 작동하며 기존 코드베이스와 직접 통합되어 개발 환경에 대한 유연성과 제어력을 유지합니다.
📈 Detailed Analytics: 답변 품질, 지연 시간 및 비용을 포함한 다양한 차원에서 LLM 애플리케이션의 성능에 대한 인사이트를 얻어 정보에 입각한 절충안을 만들 수 있습니다.
활용 사례:
Comparing Models for a New Task: 새로운 고객 지원 챗봇을 개발 중이며 GPT-4o, Llama 3 및 미세 조정된 오픈 소스 모델 중에서 결정해야 합니다. RagMetrics를 사용하여 평가 기준(예: 정확성, 유용성, 간결성)을 정의하고, 각 모델을 대표 데이터 세트에서 실험하고, 자세한 결과를 분석하여 특정 요구 사항에 가장 적합한 모델을 선택하십시오.
Optimizing a RAG Pipeline: 지식 기반 Q&A 시스템이 때때로 관련 없는 정보를 검색합니다. RagMetrics에서 현재 검색 전략(예: 기본 임베딩 검색)과 대안(예: 재순위 지정 또는 HyDE 사용)을 비교하는 A/B 테스트를 설정합니다. 컨텍스트 관련성 및 답변 정확도와 같은 지표를 사용하여 두 가지 접근 방식을 평가하여 어떤 방법이 성능을 크게 향상시키는지 식별합니다.
Monitoring and Improving a Production Application: LLM 애플리케이션을 배포한 후 간단한 로깅을 코드에 추가하여 RagMetrics를 통합합니다. LLM Judge를 사용하여 미리 정의된 기준에 따라 들어오는 사용자 상호 작용을 자동으로 평가하기 위한 검토 대기열을 만듭니다. 모니터링 데이터를 사용하여 환각과 같은 잠재적인 문제를 식별하고 특정 추적에 대한 사람의 피드백을 수집하여 평가 기준과 애플리케이션 자체를 지속적으로 개선합니다.
결론:
RagMetrics는 LLM 애플리케이션을 효과적으로 개발, 모니터링 및 개선하기 위한 필수 프레임워크를 제공합니다. 평가를 자동화하고 데이터 기반 실험을 가능하게 하며 심층적인 성능 인사이트를 제공함으로써 보다 안정적인 애플리케이션을 구축하고 개발 주기를 가속화하며 LLM 솔루션이 이해 관계자에게 제공하는 가치를 명확하게 입증하는 데 도움이 됩니다.
FAQ:
How do I connect my LLM application to RagMetrics? 코드 없는 실험을 위해 웹 인터페이스를 통해 연결하거나 Python API (Pull or Push)를 사용하여 기존 코드베이스와 직접 통합하고 프로그래밍 방식으로 평가를 트리거할 수 있습니다.
What kind of data is needed for evaluation? 자체 레이블 데이터 세트(질문, 답변, 컨텍스트)를 업로드하거나, 참조 문서(예: 웹 사이트 또는 PDF)에서 데이터 세트를 생성하거나, 플랫폼 내에서 수동으로 데이터 포인트를 만들 수 있습니다.
Can I evaluate the retrieval component of my RAG system? 예, RagMetrics는 RAG 파이프라인에서 검색된 컨텍스트의 품질과 관련성을 평가하도록 설계된 특정 평가 기준과 도구를 제공합니다.
How does the automated evaluation work? RagMetrics는 고급 LLM을 "Judge"로 구성하여 정의한 기준에 따라 응답을 자동으로 평가합니다. 이 프로세스에는 생성된 답변을 정답과 비교하고 컨텍스트 검색을 평가하는 과정이 포함됩니다.
Is RagMetrics compatible with different LLM providers? 예, RagMetrics는 광범위한 상용 모델(예: OpenAI, Gemini) 및 오픈 소스 모델과 함께 작동하도록 설계되어 다양한 공급업체에서 평가하고 비교할 수 있습니다.
More information on RagMetrics
Launched
2024-03
Pricing Model
Freemium
Starting Price
$750 / month
Global Rank
13055353
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
cdnjs,Google Fonts
Top 5 Countries
89.72%
10.28%
United States
India
Traffic Sources
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15.1%
68.24%
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
RagMetrics was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-25.
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