LLM 문서 추출 파이프라인의 체계적 정확도 검증을 위한 Eval Harness 구축

doceval — eval harness for LLM document extraction pipelines

Dave2026년 6월 16일1분intermediate

AI 요약

Context

LLM 기반의 문서 추출 시스템 구축 시 정성적 판단에 의존하는 경향으로 인한 정확도 측정 체계의 부재. 특히 Invoice, Receipt 등 정형 데이터 추출 과정에서 발생하는 정량적 성능 평가 지표의 결여가 주요 병목으로 작용.

Extractor Function과 Labeled Dataset을 분리한 모듈형 Eval 인터페이스 설계
Field-level Accuracy 측정을 통한 세부 필드별 정밀도 분석 로직 구현
Missed_field, Hallucination, Wrong_format, Wrong_value로 구성된 Failure Taxonomy 정의를 통한 오류 원인 구조화
다양한 LLM(Claude, GPT) 및 Rule-based 엔진을 수용하는 Agnostic Extraction Layer 채택
Document Schema 정의와 JSON Label 파일 매핑을 통한 데이터 검증 자동화
API 호출 비용 추적 기능을 통한 성능 대비 비용 효율성 분석 체계 통합

실천 포인트

1. LLM 추출 결과의 단순 비교가 아닌 Failure Taxonomy를 정의하여 오류 유형별 개선 우선순위 설정

2. 모델 변경 시 영향도 분석을 위해 동일 Dataset 기반의 회귀 테스트 환경 구축

3. 필드별 정확도 지표를 통해 특정 데이터 타입에서 발생하는 Hallucination 패턴 분석

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