RAG 평가 실무 가이드: 검색 품질과 답변 품질을 분리하는 법
RAG 평가를 검색, 컨텍스트, 답변으로 분리해 Recall@K·MRR·nDCG·근거성·정확성을 측정하고 회귀 테스트로 운영하는 방법을 정리했다.
RAG 평가를 검색, 컨텍스트, 답변으로 분리해 Recall@K·MRR·nDCG·근거성·정확성을 측정하고 회귀 테스트로 운영하는 방법을 정리했다.
2026년 8월 18일 DDR5 16GB·32GB 실제 최저가와 12개월 추이, 메모리 부족 비용을 기준으로 지금 구매할지 기다릴지 판단하는 실전 체크리스트다.
AI 에이전트 관측 도구 Langfuse, LangSmith, Phoenix, OpenTelemetry의 역할·가격·자체 호스팅·도입 기준을 실무 관점에서 비교했다.
로컬 LLM의 실제 GGUF 파일, KV 캐시, 컨텍스트, 버퍼를 합산해 8B·14B·32B·70B 모델의 RAM·VRAM 요구량을 계산하는 실무 가이드다.
AI 개발용 RAM 32GB·64GB·96GB·128GB 선택 기준을 Docker, 코딩 에이전트, 로컬 LLM 모델 크기와 DDR5 구성으로 정리했다.
AI 에이전트의 토큰·캐시·도구 호출·재시도 비용을 실행 단위로 계산하고 팀·프로젝트별로 배부하는 방법을 정리했다.
램 가격 변동 그래프 보는 곳 4곳을 비교했다. 다나와, PCPartPicker, TrendForce, Keepa에서 DDR4·DDR5 소매가와 DRAM 현물가·계약가를 확인하는 방법을 정리했다.
2026년 하반기 LLM 비교. GPT-5.6, Fable 5, Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro의 토큰 한도와 API 비용을 코딩·에이전트 사용량 기준으로 계산했다.
DDR5 램 가격을 AI 서버·HBM 수요, 삼성전자·SK하이닉스·마이크론의 생산 배분, 애플·PC 제조사의 가격 전가 압력 관점에서 정리한다.
AI Evals는 LLM 답변 품질을 감으로 판단하지 않고 질문 세트, 채점 기준, 회귀 테스트로 반복 측정하는 평가 체계다. RAG와 AI 에이전트 평가 방법을 실무 관점에서 정리한다.