Vibe-check를 넘어 정량적 Eval Loop 기반의 AI 신뢰성 확보

Context

LLM의 비결정론적 특성으로 인해 기존 Unit Test만으로는 출력 품질의 일관성 보장이 불가능한 한계 발생. 주관적인 느낌에 의존한 Prompt 수정이 예기치 못한 Regression을 유발하여 시스템 안정성을 저해하는 구조적 문제 직면.

Technical Solution

• 단순 Pass/Fail 구조를 탈피하여 Correctness, Groundedness, Safety 등 다차원 Metric 기반의 Rubric 설계
• JSON Schema 검증 및 Token 제한 확인 등 저비용 고효율의 Deterministic Evals를 1차 방어선으로 배치
• '정의 -> 측정 -> 변경 -> 재측정'으로 이어지는 반복적 Eval Loop 구축을 통한 정량적 의사결정 체계 도입
• LLM Judge 도입 전 인간 평가를 통한 Rubric 정밀화를 거쳐 평가 모델의 신뢰도 확보
• Production에서 발생한 실제 실패 사례를 Golden Dataset에 지속적으로 피드백하는 데이터 플라이휠 구현
• 단일 Aggregate Score의 함정을 피하기 위해 각 성능 지표를 분리 측정하여 Trade-off 관계 분석