AI 엔지니어를 위한 LLM 평가 지표 11종 및 Opik 활용법

요약

AI 엔지니어가 반드시 알아야 할 11가지 LLM 평가 방법론은 평가 지표별로 측정 대상이 달라 모델 순위가 뒤바뀔 수 있다는 점을 이해하는 것이 핵심이다. 평가 방식은 정답 유무에 따른 Reference-based(BLEU, ROUGE, BERTScore), LLM을 활용한 Judge-based(G-Eval, LLM-as-Judge 등), 인간 평가 및 결정론적 방식, 에이전트 특화 및 안전성 평가로 분류된다. 실무에서는 오픈소스 플랫폼인 Opik을 활용해 추적된 프로덕션 데이터상에서 이러한 지표들을 몇 줄의 코드로 즉시 적용할 수 있다. 다만 지표는 실패 사례를 가리킬 뿐이며, 실제 문제 해결을 위해서는 트레이스 검사, 프롬프트 수정, 재실행 및 회귀 테스트 과정이 수반되어야 한다. Opik을 사용하면 실패한 트레이스를 진단하고 수정 사항을 검증한 뒤, 해당 사례를 회귀 테스트셋으로 자동 저장하여 재발을 방지하는 전체 라이프사이클을 자동화할 수 있다.

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