📊 AutoRAG Dashboard
AutoRAG Dashboard는 실험 결과를 시각화하여 분석할 수 있는 웹 기반 대시보드입니다.
📥 설치 및 실행 방법
1️⃣ Docker 컨테이너 실행 (권장)
AutoRAG Dashboard는 Docker 환경에서 쉽게 실행할 수 있습니다.
# 1. Docker 컨테이너 빌드
docker compose build
# 2. AutoRAG Dashboard 실행
docker compose up브라우저에서 http://localhost:7690로 접속하여 대시보드를 확인하세요.
📂 프로젝트 구조
.
├── autorag
│ ├── cli.py # 대시보드 실행을 위한 CLI
│ ├── dashboard.py # 대시보드 메인 로직
│ ├── schema/
│ ├── utils/
│ ├── VERSION
├── dashboard.sh # Docker 환경에서 실행되는 스크립트
├── docker-compose.yml # Docker 설정 파일
├── Dockerfile # Docker 빌드 파일
├── pyproject.toml # Python 패키지 설정
└── requirements.txt # 필수 패키지 목록📌 추가 설정
📍 포트 변경
기본적으로 7690번 포트에서 실행됩니다.
포트를 변경하려면 docker-compose.yml에서 아래 내용을
수정하세요.
# docker-compose.yml
ports:
- "7690:7690"# dashboard.sh
python3 -m autorag.cli dashboard \
--port 7690📍 실험 데이터 경로 변경
대시보드 실행 테스트를 위해 ./example 폴더를
제공합니다.
다른 폴더를 사용하려면 실행 시 --trial_dir 옵션 경로를
수정하세요.
python3 -m autorag.cli dashboard \
--trial_dir ./projects/custom_experiment🚀 주요 기능
✅ 1. 실험 결과 요약
- 실험 폴더 (
trial_dir)를 자동으로 분석하여 실험 결과를 요약합니다. summary.csv를 기반으로 가장 성능이 좋은 모듈을 자동으로 선택합니다.- 실험에 사용된 설정 파일(
config.yaml)을 Markdown 형식으로 출력합니다.
✅ 2. 실험별 성능 비교
- Stripplot 및 Boxplot을 제공하여 모듈별 성능 분포를 시각적으로 비교할 수 있습니다.
- 성능 비교를 통해 실험 결과를 더욱 직관적으로 이해할 수 있습니다.
✅ 3. 개별 쿼리 조회
detail버튼을 클릭하여 쿼리 별로 자세한 정보를를 제공합니다.