# Recall @ K ## 수식 $ R@K = \frac{\text{# relevant docs in top K}}{\text{# total relevant docs}} $ ## 표기법 | 기호 | 의미 | |------|------| | ... | ... | ## 직관적 설명 성능 평가 지표 *Precision@K — 상위 K개 중 관련 문서 비율: *Recall@K — 전체 관련 문서 중 검색된 비율: 등장 소스 *nDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) — 순위 고려 관련성: *MRR (Mean Reciprocal Rank) — 첫 관련 문서의 순위: ## 구체적 예시 [예시] ## 응용 & 실제 구현 [응용 분야] ## 관련 개념 - [[링크 대상 개념]] - [[ai/llm/concepts/rag/retrieval]] ## 참고 자료 [출처]