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Dev.toAI/ML
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Ollama와 DSPy 기반 Local Eval Loop 구축을 통한 AI 프롬프트 최적화
I added a local eval loop to my personal AI assistant — here's what 800 scored interactions taught me
AI 요약
Context
사용자 피드백 메커니즘 부재로 인한 AI 응답 품질의 정량적 측정 불가 상황. 개별 세션 단위의 주관적 판단으로는 시스템의 체계적인 편향성을 발견하기 어려운 한계 존재.
Technical Solution
- Local Ollama 모델을 활용한 Accuracy, Relevance, Confidence 기반의 실시간 Scoring 체계 구축
- 설정 임계값 미만 응답에 대한 Reflection Prompt 자동 트리거를 통한 오류 원인 분석
- 분석된 Reflection 데이터를 DSPy에 입력하여 시스템 프롬프트를 주기적으로 최적화하는 Pipeline 설계
- 데이터 누적을 통한 모델의 과잉 확신(Overconfidence) 및 추정치 과소평가 경향성 식별
- 응답 길이에 따른 점수 상관관계 분석을 통해 Direct Answer 지향의 프롬프트 전략 도출
실천 포인트
1. LLM 응답 평가를 위한 경량 Local Model 도입 검토
2. 저점수 응답에 대한 자동 Reflection 로직 구현
3. 수집된 분석 데이터를 기반으로 한 DSPy 등 프롬프트 최적화 도구 연동