Models & Algorithms•January 9, 2026•EN

RAG Evaluation: Precision/Recall을 넘어서

"RAG가 잘 동작하는지 어떻게 알죠?" — Precision/Recall만으로는 부족합니다. Faithfulness, Relevance, Context Recall까지 측정해야 진짜 품질이 보입니다.

RAG Evaluation: Precision/Recall을 넘어서

RAG Evaluation: Precision/Recall을 넘어서

"RAG가 잘 동작하는지 어떻게 알죠?" — Precision/Recall만으로는 부족합니다. Faithfulness, Relevance, Context Recall까지 측정해야 진짜 품질이 보입니다.

왜 기존 메트릭으로 부족한가?

전통적인 IR(Information Retrieval) 메트릭:

메트릭	측정 대상	RAG에서의 한계
Precision@K	상위 K개 중 관련 문서 비율	답변 품질과 무관할 수 있음
Recall@K	전체 관련 문서 중 검색된 비율	Ground truth 필요, 현실적으로 힘듦
MRR	첫 관련 문서 순위	여러 문서 필요한 경우 무의미

문제: 검색은 잘 됐는데 답변이 이상하거나, 검색 결과는 별로인데 답변은 괜찮은 경우를 구분 못함.

사례 1: 검색 O, 답변 X — 관련 문서 3개 검색됨 (Precision 높음), 하지만 LLM이 문서 내용 왜곡해서 답변 (Hallucination)

사례 2: 검색 △, 답변 O — 관련 문서 1개만 검색됨 (Precision 낮음), 하지만 그 문서로 정확한 답변 생성됨

RAG 평가의 세 축

RAG 시스템은 세 가지 축으로 평가해야 합니다:

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