AI 요약관련 정보

• 다중 턴 대화 평가의 필요성: 단일 턴 평가로는 LLM 기반 챗봇의 복잡한 대화 흐름(후속 질문, 의도 변경, 명확화)을 제대로 포착하기 어렵습니다. 🔄
• Open Evals 소개: LangChain에서 출시한 유틸리티 세트로, 전체 대화를 시뮬레이션하고 다중 턴에 걸쳐 애플리케이션 성능을 평가할 수 있습니다. 🚀
• 핵심 구성 요소: 테스트할 챗 기반 애플리케이션, 사용자 역할을 수행하는 시뮬레이션된 사용자, 그리고 대화 성공 여부를 정의하는 평가 기준(예: 목표 달성, 유용성, 문제 해결, 사용자 감정)으로 이루어집니다. 🧩
• 시뮬레이션 과정: 애플리케이션 함수 정의, 사용자 페르소나를 설정한 시뮬레이션 사용자 생성, 대화 만족도 등을 평가하는 평가자 정의, 그리고 최대 턴 수와 같은 중단 조건을 설정하여 시뮬레이션을 실행합니다. ⚙️
• 시뮬레이션 예시: 고객 지원 에이전트가 환불 요청을 처리하는 시나리오를 통해 사용자 만족도, 문제 해결, 대화의 전문성 등 세 가지 평가 기준을 성공적으로 통과하는 과정을 시연했습니다. ✅
• 고급 기능: 동적 중단 조건: 대화가 특정 조건을 충족할 때(예: 사용자가 더 이상 문제가 없음을 확인할 때) 최대 턴 수에 도달하기 전에 대화를 종료할 수 있는 사용자 정의 함수를 설정할 수 있습니다. 🛑
• 프레임워크 독립성: LangChain으로 구축되었든 완전히 커스텀이든 어떤 LLM 프레임워크와도 원활하게 작동하여 유연하고 프레임워크에 구애받지 않는 테스트 환경을 제공합니다. 🌐