RAG 시스템은 단순한 문서 검색이나 GPT 응답 생성 기능만으로는 충분하지 않습니다.실제 사용자에게 응답을 제공하기 전에, 그 응답이 과연 정확한지, 신뢰할 수 있는지를정량적으로 평가할 수 있는 테스트 체계가 반드시 필요합니다.그래서 이 글에서는👉 LangChain 기반 Retrieval QA 체인을 활용한 자동화 테스트 스크립트를 구현합니다.📄 질문-정답 쌍을 담은 JSON 파일을 읽고🤖 Retrieval QA 체인을 통해 GPT 응답을 생성하고🎯 기대 정답과 비교하여 **정확도(Exact Match)**와 F1 점수를 계산합니다이러한 테스트 루틴은🔍 RAG 시스템이 업데이트되었을 때 품질이 유지되는지,🧪 모델 변경 또는 컬렉션 추가 시 성능 회귀 테스트에 활용 가능한 기반 도구가 됩니다...