AI 요약관련 정보

• AI 에이전트 성능 유지를 위해 자동화된 테스트 시스템(AI evals) 구축 🧪
• 기존 수동 테스트의 한계 극복, 복잡성 증가에 따른 문제점 해결 🛠️
• AI evals는 시나리오 테스트 후 AI 성능 평가, 문제 발생 시 디버깅 지원 🐞
• 테스트 케이스는 평이한 영어로 작성, 실제 사용자처럼 AI 에이전트 실행 🗣️
• LLM judge가 결과 평가, HTML 리포트 생성으로 시각적 확인 및 디버깅 용이 📊
• 새로운 모델 테스트 시, 정확도, 지연 시간, 비용 비교 가능 ⏱️
• Cloud Code를 활용하여 테스트 실패 원인 분석 및 디버깅 자동화 🤖
• JSON 형식으로 테스트 케이스 정의, LLM judge에게 평가 기준 제공 📝
• Cloud Code를 통해 테스트 케이스 자동 생성 가능, 검증 필수 💡
• AI 앱 개발 시 evals 필요, 수동 테스트의 확장성 한계 극복 🔑