Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/32/ko

RAGOps: RAG 파이프라인이 배포된 후에는 효과적인 건강 모니터링이 필수적입니다. 응답 품질이 낮을 경우, 문제의 원인이 검색 관련성에 있는지 LLM 응답 생성에 있는지를 판단하기 위해 철저한 오류 분석이 필요합니다. 검색 관련성을 디버깅하려면, 개발자는 벡터 데이터베이스에 저장된 청크와 그에 관련된 메타데이터, 쿼리가 어떻게 재구성되었는지, 어떤 청크가 검색되었는지, 그리고 그 청크들이 어떻게 순위가 매겨졌는지에 대한 자세한 정보가 필요합니다. 마찬가지로, LLM 응답이 잘못된 경우에는 응답 생성에 사용된 최종 프롬프트를 검토하는 것이 중요합니다. 인용 문제의 경우, 개발자는 원본 문서 링크와 해당 청크로 추적해야 합니다. RAGOps/LLMOps 및 Ragas와 같은 평가 프레임워크는 RAG 파이프라인의 정확성 개선 주기 동안 빠른 반복을 가능하게 하는 데 필요한 자동화를 제공하는 데 중요합니다.