blog.ruahverce Vol · 2026 · Issue 013 — A field log of LLMs, RAG, and ML systems

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#NDCG

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№002 reranker-engineering · 09

Reranker 평가: Candidate Ceiling·nDCG·MRR·Latency·RAG 품질 (9/14)

고정 candidate에서 reranker 효과를 분리하고 Recall ceiling, MRR·MAP·nDCG, paired confidence interval을 계산합니다. BEIR·BRIGHT·AIR-Bench의 역할과 latency·비용·최종 RAG 평가까지 설계합니다.

#Reranking #Evaluation #NDCG #BEIR
고정 후보의 Recall 상한에서 MRR와 nDCG, p95 latency, 최종 답변 품질까지 단계별로 검증하는 reranker evaluation funnel
№001 reranker-engineering · 02

Learning to Rank: Pointwise·Pairwise·Listwise와 LambdaMART (2/14)

Reranker 학습의 공통 언어인 pointwise·pairwise·listwise 목표를 수식과 작은 예제로 풉니다. RankNet, ListNet, LambdaRank·LambdaMART를 nDCG와 연결하고 loss 선택 기준을 세웁니다.

#Reranking #LearningToRank #RankNet #LambdaMART
Query별 후보 목록을 pointwise 점수, pairwise 선호, listwise 순열과 nDCG 가중치로 학습하는 Learning to Rank 지도