[논문리뷰] AGO AI Quality Gate: Evidence-First Release Decisions for Retrieval-Augmented Generation본 논문은 엔터프라이즈 환경에서 RAG 시스템을 운영할 때 발생하는 모호한 배포 결정 문제를 해결하기 위해 AGO를 제안한다. 기존의 평가 방식은 불완전한 증거, LLM judge의 오류, 그리고 통계적 불확실성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다.#Review#Retrieval-Augmented Generation#LLM-as-a-Judge#Quality Gates#Evaluation#Uncertainty Quantification#Evidence-based Decision Making2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중