LLM을 활용한 SOP 문서 평가 방법 소개

조직들은 점점 더 인공지능(AI) 도구를 적극적으로 활용하고 있습니다. 그러나 적절한 보호 장치가 마련되지 않으면, 대화형 AI 시스템은 무작위로 답변을 생성해 문제가 될 수 있습니다. 이에 따라 각 조직은 반복적이고 효과적인 방법으로 AI 시스템의 인간과의 상호 작용을 평가할 필요가 있습니다. 이 글은 제가 진행했던 프로젝트 중 하나로, 표준 운영 절차(SOP) 문서의 정확성을 평가하는 방법에 대해 다룹니다. SOP 문서는 특정 활동을 수행하는 방법을 자세하게 설명한 문서로, 신중하게 작성되어야 하며 설정된 지침을 준수해야 합니다. LLM이 어떻게 판사 역할을 할 수 있을까요? "LLM으로 LLM 출력물을 평가하다"라는 말은 모순처럼 들릴 수 있지만, 실제로 이 방법은 성공적이었습니다. 또한, 비용과 시간이 많이 드는 인간 평가의 대안으로 매력적입니다. 이 글에서는 LLM이 "판사" 역할을 하는 방법을 소개하겠습니다. 평가의 의미 평가란 LLM의 성능을 관련 지표(예: 관련성, 정확성, 일관성 등)를 사용하여 테스트하는 과정입니다. 이는 AI 시스템이 조직 내에서 예상대로 작동하고 있는지를 확인하는 데 매우 중요합니다. LLM을 통해 평가를 수행하면, 대규모 데이터를 신속하게 분석할 수 있으며, 일관성 있는 결과를 제공할 수 있습니다. LLM 평가 프레임워크 LLM 평가 프레임워크는 다음과 같은 단계로 구성됩니다: 데이터 준비: 평가를 위한 샘플 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 실제 사용 사례와 유사해야 하며, 다양한 시나리오를 포함해야 합니다. 데이터는 입력 문장과 기대되는 출력 문장으로 구성됩니다. 평가 지표 설정: 관련성: 생성된 답변이 질문이나 요청과 얼마나 관련이 있는지를 측정합니다. 정확성: 답변이 제공된 정보 또는 지시사항이 올바른지를 확인합니다. 일관성: 다양한 상황에서 일관된 결과를 제공하는지를 평가합니다. 완전성: 필요한 모든 정보가 포함되어 있는지를 확인합니다. 자연스러움: human-like한 응답인지 평가합니다. LLM을 통한 평가: LLM은 위에서 설정한 평가 지표를 바탕으로 샘플 데이터를 분석합니다. 각 지표별로 스코어를 생성하며, 이 스코어는 시스템의 성능을 나타냅니다. 평가 결과는 최종적으로 humans에게 전달되어 검토됩니다. 실제 적용 사례 실제로 LLM이 SOP 문서를 평가하는 과정은 다음과 같습니다: SOP 문서 수집: 조직에서 사용하는 다양한 SOP 문서들을 수집합니다. 평가 지표 적용: 각 문서를 LLM 평가 프레임워크를 통해 테스트합니다. 결과 분석: LLM이 생성한 스코어와 피드백을 분석하여, 문서의 개선점을 파악합니다. 피드백 제공: 분석 결과를 바탕으로 humans에게 피드백을 제공합니다. 이 과정을 통해 조직은 SOP 문서의 품질을 향상시키고, AI 시스템이 예상대로 작동하는지를 확인할 수 있습니다. 업계 인사이더의 평가와 회사 프로필 LLM을 이용한 평가는 AI 도입 초기 단계에서 중요한 역할을 합니다. 업계 전문가들은 이 방법이 비용과 시간을 절약하면서도 효과적인 평가를 가능하게 한다고 평가합니다. 특히, 대화형 AI 시스템의 성능을 지속적으로 모니터링하기 위한 유용한 도구로 간주되고 있습니다. Deepeval은 LLM 평가를 전문으로 하는 스타트업으로, 다양한 AI 시스템의 성능을 신속하고 정확하게 평가하는 솔루션을 제공합니다. 이 회사는 AI 기술의 발전과 함께 평가 도구의 필요성이 증가함에 따라 주목받고 있습니다.