가드레일과 RAG 평가
나쁜 출력을 차단하고 검색 품질을 측정하세요.
가드레일과 RAG 평가은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MLOps Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
LLMs Need Bumpers
Left alone, a model can leak data or go off-topic. Guardrails are checks around the model that keep inputs and outputs inside safe bounds. 🛡️
Validate the Input First
Before calling the model, screen the user message for prompt injection or banned content. An input guard stops bad requests from ever reaching the LLM.
Check the Output Too
After generation, scan the answer for toxicity, secrets, or wrong format. An output guard blocks or rewrites unsafe text before the user sees it.
if contains_pii(answer):
answer = "Sorry, I cannot share that."Enforce Structure
When you need JSON, validate it against a schema and retry on failure. A schema guard turns flaky free text into reliable, parseable output.
from pydantic import BaseModel
class Reply(BaseModel):
answer: str
confidence: floatGuardrail Libraries
Tools like Guardrails AI and NeMo Guardrails bundle these checks. A library gives you ready-made validators instead of hand-rolling every rule.
Now Meet RAG
Many LLM apps fetch documents and feed them to the model. This RAG pattern, retrieval augmented generation, grounds answers in your own data.
Two Things Can Break
RAG can fail at retrieval or at generation. So you evaluate the retriever and the answer separately, because fixing one will not fix the other.
Score the Retrieval
Ask whether the fetched chunks actually contain the answer. Context recall measures if the right information made it into the prompt at all.
Score the Grounding
Even with good context, the model may invent details. Faithfulness checks that every claim in the answer is backed by the retrieved text.
Score the Relevance
Finally, judge whether the answer addresses the question asked. Answer relevance rounds out the picture beyond just being grounded.
Frameworks Like RAGAS
RAGAS computes faithfulness, context recall, and relevance from your cases. A framework turns fuzzy RAG quality into numbers you can track over time.
from ragas import evaluate
result = evaluate(dataset, metrics=[faithfulness, context_recall])Quick Check
Your RAG bot answers confidently but invents facts not in the documents. Which metric flags this?
Recap
You added guardrails on inputs and outputs and learned to evaluate RAG with faithfulness, context recall, and relevance. Safe and grounded. You did it! 🎉
자주 묻는 질문
“가드레일과 RAG 평가” 강의는 무료인가요?
네 — “가드레일과 RAG 평가” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MLOps Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“가드레일과 RAG 평가”에서 뭘 배우나요?
나쁜 출력을 차단하고 검색 품질을 측정하세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MLOps Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
MLOps Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MLOps Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.
“가드레일과 RAG 평가” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 MLOps Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 MLOps Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.