LLM 에이전트 평가를 위한 'Source-Claim-Evidence' 4단계 검증 워크플로우

요약

X의 웹 구조상 Ctrl+A로는 화면에 렌더링된 게시물만 복사되는 불편함을 해결하고자, 개발자가 20분 만에 DOM을 감시하고 모든 게시물을 저장하여 LLM 음성 분석용 코퍼스로 추출하는 크롬 익스텐션을 개발했다. 개발 과정에서 데이터 검증의 중요성을 깨닫고 '소스-주장-증거-가정-결론'으로 이어지는 독자적인 평가 규칙(Eval rule)을 수립했다. 이 규칙을 통해 LLM 생성 전 단계에서 저자의 목소리, 외부 인식, 자연스러운 게시 행동을 분리하는 프레임워크를 구축했다. 현재 이 패턴을 활용해 데이터의 신뢰성을 검증하는 자동화 프로세스를 고도화하고 있다. 해당 프로젝트는 Reddit의 r/LLMDevs 커뮤니티에서 화제가 되었다.

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