RAG 시스템 배포 판단을 위한 증거 기반 품질검증 프레임워크
Key Point
RAG 시스템의 프로덕션 배포를 자동화할 때 LLM 판사의 오류가 얼마나 심각한지, 그리고 이를 어떻게 체계적으로 검증해야 하는지 보여주는 실무적 해결책을 담았습니다.
핵심 요약
- 기업이 RAG 시스템을 배포할 때 버전 승인, 수정, 차단 등의 의사결정을 자동화하기 위해 AGO AI Quality Gate 프레임워크를 제안했다.
- AGO는 불완전한 증거와 LLM 판사의 오류를 명시적 결과로 다루는 4단계 의사결정 모델, 결정론적 검사와 LLM 평가를 결합한 계층화 점수 매기기, 회귀 위험을 확률로 정량화하는 베타-이항 게이트로 구성된다.
- LLM 판사의 신뢰성을 사전 검증하는 메타-평가 프로토콜을 필수로 포함하여 판사 오류가 최종 결정에 영향을 미치지 않도록 설계했다.