Benchmark 의존성을 탈피한 Product-specific AI Evaluation 체계 구축

Context

LLM 기반 Agentic Application 개발 시 Demo 단계의 성공이 실제 운영 환경의 성능을 보장하지 못하는 괴리 발생. Stack Trace나 Error Log가 없는 LLM의 특성상 Hallucination과 같은 비결정적 오류를 정량적으로 측정할 수 없는 한계 존재.

Technical Solution

• Model Capability와 Product Performance를 분리하여 도메인 특화된 성능 측정 지표 설계
• 모호한 기준을 배제하고 답변 길이, 정확도, 참조 금지 항목 등 구체적 제약 조건을 포함한 Task Definition 수립
• 개발자 편향이 제거된 실제 사용자 데이터 분포를 반영한 Representative Test Set 구축
• 연구용 범용 Metric 대신 비즈니스 가치에 직결되는 전용 Scoring Metric 도입
• 일회성 검증이 아닌 사용자 패턴 변화와 Model Update를 지속적으로 추적하는 Consistent Process 운영
• 단순 평균값이 아닌 Score Distribution 분석을 통해 하위 5%의 치명적 실패 사례(Catastrophic Failure) 집중 추적