Evals (AI 평가)
AI 에이전트나 모델의 출력을 정량화된 기준으로 측정하고 회귀를 탐지하는 평가 체계
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Evals란?
Evals(Evaluations)는 AI 모델이나 에이전트의 출력을 정량화된 기준으로 측정하는 평가 체계입니다. 단순한 테스트를 넘어, 다단계 작업의 각 단계를 추적하고 이전 버전 대비 품질 저하(회귀)를 자동으로 감지합니다.
일반 테스트와 무엇이 다른가요?
일반 소프트웨어 테스트는 입력에 대한 출력이 정해진 값과 일치하는지 확인합니다. AI Evals는 출력이 고정돼 있지 않아 다른 접근이 필요합니다.
- 기준 기반 평가: 출력이 특정 조건을 충족하는지 (예: 특정 형식, 특정 정보 포함)
- LLM-as-a-Judge: 더 강력한 모델이 출력을 채점
- Trajectory 분석: 에이전트가 답에 도달한 과정까지 평가
왜 중요한가요?
에이전트가 올바른 결론에 도달했더라도 잘못된 경로로 도달했다면 신뢰하기 어렵습니다. Evals는 결과뿐 아니라 추론 과정의 건전성을 함께 평가합니다.
관련 용어
관련 용어
operations
LLM-as-a-Judge
더 강력한 LLM이 다른 모델이나 에이전트의 출력을 평가 기준(루브릭)에 따라 점수화하는 평가 방법론
operations
검증 루프 (Verification Loop)
AI 생성 결과를 테스트, 리뷰, 재시도로 반복 검증해 품질을 수렴시키는 운영 패턴
operations
최소 가능 에이전트 (MVA, Minimum Viable Agent)
복잡한 자동화 대신 단일 입력·단일 출력으로 먼저 검증하는 가장 작은 단위의 에이전트 설계 방식
AI 기업·투자·사업
GEO-bench (생성형 엔진 평가 벤치마크)
Aggarwal et al. (KDD 2024)이 제안한 GEO(생성형 엔진 최적화) 분야 표준 평가 벤치마크. 다양한 도메인의 사용자 질의와 답변 자료를 묶어 콘텐츠 최적화 전략의 인용 가시성 향상 효과를 측정한다.