엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드 : 인포그랩 NEXA의 LLM-as-a-Judge 실전 적용 사례

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간단 소개

엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드: 인포그랩 NEXA의 LLM-as-a-Judge 실전 적용 사례를 통해 에이전트 평가 방법을 제시합니다.

AI Summary

에이전트 유형 및 특징
- 생성형, 도구 사용, 계획 수립 에이전트로 구분되며, 각 단계별 특징과 아키텍처가 다름
- 도구 사용 에이전트는 API, DB, 검색 엔진 등 외부 도구를 활용
- 계획 수립 에이전트는 다단계 워크플로우를 구조화하고 지속적으로 개선
에이전트 성능 평가 시 고려 사항
- 아키텍처 복잡성, 도구 사용 능력, 자율성, 추론 프레임워크 등 에이전트의 고유한 특성을 반영해야 함
- 도구 호출 평가는 시나리오 인식, 도구 선택, 매개변수 처리, 순차적 의사결정 능력 등을 종합적으로 고려
LLM-as-a-Judge 평가 방식 및 NEXA 적용 사례
- LLM이 다른 LLM 애플리케이션의 품질을 평가하는 기술로, 에이전트 성능 평가에 활용 가능
- Langfuse의 LLM-as-a-Judge Evaluator를 NEXA에 적용하여 도구 정확성 및 효율성을 평가
- 도구 정확성은 올바른 도구 호출 여부를, 도구 효율성은 도구 사용의 효율성을 평가