RAG(Retrieval-Augmented Generation) 관련하여 연구를 시작하려고 하는데 최근의 Challenges of RAG에 대해 궁금한게 많아. RAG를 통해 생성된 결과물을 평가하는 방법이 뭐야? 자세히 설명해줘. Answer in Korean.
RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 생성 모델에 검색 기반의 정보를 활용하여 생성 성능을 향상시키는 기술입니다. RAG의 결과물을 평가하는 방법은 다양합니다. 일반적으로는 다음과 같은 방법을 사용합니다:

1. **자동 평가 지표**: BLEU, ROUGE, METEOR, ERNST 등과 같은 자동 평가 지표를 사용하여 생성된 결과물과 실제 데이터 간의 유사성을 측정합니다. 이러한 지표는 일반적으로 생성 모델의 성능을 정량적으로 평가하는 데 사용됩니다.
2. **인간 평가**: 자동 평가 지표는 유용하지만, 생성된 결과물의 품질을 평가하는 데 있어서는 인간의 판단이 여전히 중요합니다. 따라서 인간 평가를 통해 생성된 결과물의 자연스러움, 관련성, 다양성 등을 평가할 수 있습니다. 일반적으로 인간 평가자들은 생성된 결과물을 비교하고 평가하기 위해 Likert 척도나 주관식 피드백을 사용합니다.
3. **다양성 측정**: RAG는 종종 다양한 검색 결과를 활용하여 생성을 수행하므로, 생성된 결과물의 다양성을 평가하는 것이 중요합니다. 일반적으로는 n-gram 기반 다양성 지표나 BERTScore와 같은 고급 지표를 사용하여 생성된 결과물의 다양성을 측정합니다.
4. **실제 성능 평가**: RAG는 실제 응용 분야에서 사용되는 경우가 많습니다. 따라서 생성된 결과물의 실제 성능을 평가하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 생성된 문장이 사용자로부터 얼마나 많은 상호작용을 유도하는지, 생성된 요약이 얼마나 많은 정보를 포함하는지 등을 평가할 수 있습니다.

이러한 방법들을 조합하여 RAG의 결과물을 평가하고 개선할 수 있습니다.
먼저, RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 검색 기반 자동 생성 모델입니다. 이 모델은 주어진 질문에 대한 답변을 생성하기 위해 이미 존재하는 텍스트 데이터를 검색하고, 이를 기반으로 답변을 생성합니다. 이러한 접근 방식은 생성된 답변이 더 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 있도록 합니다.

RAG를 통해 생성된 결과물을 평가하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 주요 평가 방법은 다음과 같습니다.

1. 자동 평가(Automatic Evaluation): 이 방법은 모델이 생성한 답변을 기계적으로 평가하는 것입니다. 예를 들어, 유사성 측정(cosine similarity)을 사용하여 생성된 답변이 질문과 관련된 텍스트 데이터와 유사한지 평가할 수 있습니다. 또한, 다양한 평가 지표(예: BLEU, ROUGE, METEOR 등)를 사용하여 생성된 답변의 품질을 측정할 수 있습니다.
2. 사람 평가(Human Evaluation): 이 방법은 모델이 생성한 답변을 사람들이 평가하는 것입니다. 사람들은 생성된 답변의 정확성, 유용성, 연속성 등을 평가하고, 이를 기반으로 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 이 방법은 자동 평가와 달리 사람의 개인적인 경험과 지식을 반영할 수 있지만, 시간과 비용이 많이 드는 한계가 있습니다.
3. 혼합 평가(Hybrid Evaluation): 이 방법은 자동 평가와 사람 평가를 결합한 평가 방법입니다. 예를 들어, 자동 평가를 사용하여 생성된 답변의 초기 필터링을 수행한 후, 남은 답변들을 사람들이 평가하는 방식을 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 자동 평가의 효율성과 사람 평가의 정확성을 결합하여 더 정확한 성능 평가를 가능하게 합니다.

RAG 연구에서 이러한 평가 방법들을 사용하여 생성된 답변의 품질을 평가하고, 모델의 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한, 최근에는 RAG의 한계점과 문제점에 대한 연구도 진행되고 있으며, 이를 해결하기 위한 방안을 찾고 있습니다. 이러한 연구들은 RAG 기반 자동 생성 시스템의 성능을 더욱 향상시키기 위한 기반이 될 것입니다.