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AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (기술 7) — 평가를 어떻게 믿나: 정답셋(gold)과 recall 귀인
이 연재에는 "좋아 보였지만 재보니 손해였다"가 계속 나옵니다. 로컬 리랭커, 청크 정렬, LLM 재정렬… 그런데 그걸 무엇으로 판정했을까요? 이번 글은 그 자(尺) 이야기입니다. 그리고 그 자가 흔들려서 아무것도 못 재던 시절과, 자를 고정하다 발견한 정답셋 자체의 오류들을 함께 다룹니다. "결과 괜찮은데?"는 측정이 아니다
