What Are AI Evals? And How to Build Your First One
AI 에이전트의 작동 여부를 판단하는 AI Evals(평가) 프레임워크 구축 방법을 다룹니다. 영상을 통해 코드 기반 검증, LLM 판별, 인간 검토라는 세 가지 평가 방법을 배우고, 실제 텍스트-SQL 에이전트의 평가 세트를 구축하며 오류 분석, LLM 판별기 캘리브레이션, 에이전트 수정 및 재평가 과정을 실습합니다.
핵심 요약
- AI 에이전트 테스트는 일반 소프트웨어와 달리 모델의 샘플링 출력과 정해진 정답 문자열이 없다는 점에서 다르며, 정량적인 점수를 추적해야 합니다.
- 벤치마크(모델 평가)는 모델의 일반적인 성능을 파악하는 데 유용하지만, 특정 비즈니스 규칙과 데이터에 대한 제품 평가는 별도로 필요합니다.
- 평가에는 코드 기반 검증, LLM 판별기, 인간 검토 세 가지 방식이 있으며, 실제 적용 시에는 세 가지 모두를 조합하여 사용합니다.
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