# 📊 AutoRAG Dashboard

AutoRAG Dashboard는 실험 결과를 시각화하여 분석할 수 있는 웹 기반 대시보드입니다.  

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## **🚀 주요 기능**
### ✅ **1. 실험 결과 요약**
- **실험 폴더 (`trial_dir`)를 자동으로 분석**하여 실험 결과를 요약합니다.
- `summary.csv`를 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 비교**할 수 있습니다.
- 성능 비교를 통해 실험 결과를 더욱 직관적으로 이해할 수 있습니다.

### ✅ **3. 개별 쿼리 조회**
- `detail` 버튼을 클릭하여 쿼리 별로 자세한 정보를를 제공합니다.
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## **📥 설치 및 실행 방법**
### **1️⃣ Docker 컨테이너 실행 (권장)**
AutoRAG Dashboard는 Docker 환경에서 쉽게 실행할 수 있습니다.

```bash
# 1. Docker 컨테이너 빌드
docker compose build

# 2. AutoRAG Dashboard 실행
docker compose up
```

브라우저에서 [http://localhost:7690](http://localhost:7690)로 접속하여 대시보드를 확인하세요.

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## **📂 프로젝트 구조**
```bash
.
├── 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
└── projects/           # 실험 결과 저장 폴더 (볼륨 마운트)
```

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## **📌 추가 설정**
### **📍 포트 변경**
기본적으로 **7690번 포트**에서 실행됩니다.  
포트를 변경하려면 `docker-compose.yml`에서 아래 내용을 수정하세요.
```yaml
    ports:
      - "7690:7690"  # 변경하고 싶은 포트로 수정 가능
```

### **📍 실험 데이터 경로 변경**
실험 결과 폴더(`trial_dir`)의 기본 위치는 `./projects/benchmark_sample`입니다.  
다른 폴더를 사용하려면 실행 시 `--trial_dir` 옵션 경로를 수정하세요.
```bash
python3 -m autorag.cli dashboard --trial_dir ./projects/custom_experiment
```