LLM 애플리케이션을 평가하는 것은 중요하지만 종종 간과된다. 효과적인 평가 없이는 시스템의 검색기가 효과적인지, LLM의 답변이 출처에 근거한지(또는 환각인지), 그리고 컨텍스트 크기가 최적인지 확인하는 것은 거의 불가능하다. 초기 테스트는 필요한 실제 사용자 데이터가 부족하기 때문에 합성 데이터를 사용하여 RAG(검색 보조 생성) 파이프라인을 평가하는 것이 중요하다. 합성 데이터를 사용하면 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 시스템의 강점과 약점을 식별할 수 있다. 이를 통해 시스템을 개선하고 향후 더 나은 결과를 얻을 수 있다.

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