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Dev.toAI/ML
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Golden Dataset 기반 Prompt Eval 도입으로 정성적 평가를 정량적 Pass Rate로 전환
Stop Guessing – Use Golden Datasets for Prompt Evals
AI 요약
Context
단순 감각에 의존한 Prompt Engineering으로 인한 Prompt Regression 발생 위험 상존. Baseline 부재로 인해 모델 업데이트나 미세 조정 시 성능 저하를 사용자 피드백 전까지 인지하지 못하는 한계 직면.
Technical Solution
- Expected Outcome이 정의된 curated collection인 Golden Dataset을 구축하여 평가 Baseline 확보
- 20~50개의 고품질 케이스를 JSONL 형식으로 구조화하여 Input-Output 쌍의 일관성 검증
- 과거 Hallucination 사례 및 Edge Case를 데이터셋에 포함하여 재발 방지 로직 강화
- Prompt 변경 전후의 결과값을 Golden Dataset과 비교하여 Failure Mode 전이 여부 판별
- 검증 프로세스를 CI/CD Pipeline에 통합하여 자동화된 Prompt Eval 환경 구현
- 모델 버전 변경 시 기존 기능 유지 여부를 빠르게 확인하는 Safe Upgrade 체계 구축
실천 포인트
1. 가장 빈번한 요청과 고통스러운 Edge Case 20~50개를 선정하여 JSONL 파일 구축
2. 신규 Prompt 적용 전 Golden Dataset으로 Pass Rate 측정 및 비교
3. 모델 업그레이드 또는 파라미터 변경 시 동일 데이터셋으로 회귀 테스트 수행
4. 검증 단계를 CI/CD 파이프라인에 배치하여 배포 전 자동 검증 체계 마련