AI
Harness를 이용해 LLM 애플리케이션 평가 자동화하기
두줄요약
LLM 애플리케이션의 변동성과 복잡성을 줄이기 위해 테스트와 평가를 자동화하는 방법을 소개했습니다. Harness를 커스텀해 프롬프트, 지표, 아웃풋별 평가를 동적으로 처리하는 파이프라인을 구성했습니다.
핵심 내용
- LLM 애플리케이션은 프롬프트 체이닝, 에이전트, 반복 추론 때문에 변동성이 커서 테스트와 평가 자동화가 어려움
- 이를 위해 프롬프트별 테스트 단위 분리, 정량 지표 도입, LLM 기반 평가를 조합한 파이프라인을 구성
- Harness를 활용해 모델, 데이터 세트, 프롬프트, 지표를 YAML과 커스텀 LM/Filter로 확장 가능하게 설계
- 동적 프롬프트 적용, 아웃풋별 다중 지표 계산, 임곗값 기반 이진화와 결과 집계로 대규모 평가를 자동화
적용해볼 점
- 응답 형태에 따라 exact match, cosine similarity, METEOR, ROUGE-L, GPT 기반 지표를 구분해 선택
- 데이터 세트와 프롬프트를 분리해 작은 단위부터 전체 애플리케이션까지 반복 검증
- 수동 평가 대신 재현성과 속도를 높이는 자동 평가 파이프라인 구축