인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요! 과거 채팅기록이 날아가서 다시 시도해보았습니다. ChatGPT 대화이력을 참고해주시고, 혹시 안보이실 수도 있어서 사용했던 프롬프트를 같이 전달드립니다.

Attached is a South Korean law about income tax. I have built a RAG pipeline using the document. Your colleague GPT-4o is currently in action. I am trying to create a Golden Dataset, which is going to be used to evaluate the RAG pipeline. Please return a list of JSON dictionaries with keys `question`, `answer`, and `context` where; 

1. `question` is a question a user would ask 
2. `answer` is the answer the large language model would give 
3. `context` is the document which the large language model would refer to 

Please provide your "values" of each JSON dictionary in Korean

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

LangSmith를 활용한 LLM Evaluation에서 metadata를 생성하는 방법에 대한 질문을 주셨네요. metadata는 일반적으로 데이터를 관리하고 검색하는 데 사용되는 설명적인 정보를 의미합니다. 보통 이러한 metadata는 데이터의 속성, 생성 시점, 출처 등을 포함하며, LLM과 같은 시스템에서는 데이터의 출처, 데이터의 종류, 데이터의 유효성 등을 관리하기 위해 사용됩니다.

강의 내용에서는 주로 LangChain을 활용하여 LLM 애플리케이션을 개발하는 과정이 포함되어 있을 것입니다. LangChain에서는 특정 데이터에 포함된 metadata를 자동으로 생성하거나 커스터마이즈할 수 있는 방법을 제시할 수도 있습니다.

다음은 LangSmith를 활용하여 metadata를 구성하는 일반적인 프로세스를 포함한 몇 가지 관련된 답변입니다:

• “LangSmith로 평가시 0, 1 점수 대신 더 세분화된(예: 5단계) 점수 사용”: 이 질문에서는 평가 점수의 세분화 방법을 다루고 있으며, metadata와 관련된 방법에 대한 힌트를 얻을 수 있습니다.
  

metadata의 구조는 당신의 데이터와 필요한 정보에 따라 많이 달라질 수 있기 때문에, 필요에 따라 metadata의 구조를 정의하고, 이를 체계적으로 관리하는 것이 중요합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.