AI Semantic Failure 방지를 위한 5계층 Evaluation Stack 설계

Context

LLM, Vector Store 등 AI 인프라 고도화 대비 정체된 Evaluation 체계로 인한 Evaluation Debt 발생. 전통적인 Monitoring 시스템으로는 감지 불가능한 Semantic Failure와 사용자 신뢰 저하라는 구조적 한계 존재.

Technical Solution

• 단순 Score 측정 방식에서 탈피한 계층형 Evaluation Stack 구조 도입
• Precision, Recall 등 기초 모델 정답률을 검증하는 Model Correctness 레이어 구축
• 정적 테스트를 넘어 실제 사용자 경험을 반영한 다단계 Evaluation Pipeline 설계
• Semantic Failure 탐지를 위한 Error Taxonomy 정의 및 체계적 분류 체계 적용
• 제품 관점의 Risk 분석을 통한 Evaluation Debt Audit 프로세스 정례화
• 조직 간 협업을 통한 Holistic Mechanism 기반의 평가 인프라 진화 전략 수립