Confident AI

Confident AI란?

Confident AI는 DeepEval을 만든 팀이 개발한 올인원 LLM 평가 플랫폼으로, 14가지 이상의 평가 지표와 실험 관리, 데이터셋 큐레이션, 성능 모니터링, 인간 피드백 통합을 통해 LLM 애플리케이션을 지속적으로 개선하도록 돕습니다. 오픈소스 프레임워크인 DeepEval과 자연스럽게 연동되며, 어떤 도메인이나 사용 사례에도 적용할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이 플랫폼은 견고한 벤치마킹과 트레이싱으로 품질을 가시화하고, 지표 정렬과 자동화된 LLM 테스트를 표준화하여 팀이 시간을 절약하고 추론 비용을 줄이며, 이해관계자에게 개선 효과를 명확히 증명할 수 있도록 설계되었습니다. 엔지니어링 조직은 Confident AI로 베스트 프랙티스 기반의 거버넌스를 구축해 LLM 성능을 안전하게 높일 수 있습니다.

Confident AI의 주요 기능

• 14+ LLM 평가 지표: 정확성, 일관성, 충실성, 안전성 등 다양한 지표로 모델 품질을 정량적으로 평가
• 실험 관리: 프롬프트·모델·파라미터 변경에 따른 결과를 체계적으로 비교하고 재현
• 데이터셋 큐레이션: 대표성과 난이도를 고려해 테스트·벤치마크 데이터셋을 구성하고 유지
• 자동화된 LLM 테스트: 사전 정의한 시나리오와 지표로 반복 테스트를 자동화
• 트레이싱(Tracing): 요청·응답 흐름을 세밀하게 추적해 오류 지점을 파악하고 원인 분석
• 휴먼 피드백 통합: 사람 평가를 메트릭과 결합해 모델 개선 루프를 가속
• 벤치마킹: 모델·버전·프롬프트 간 성능을 공정하게 비교해 최적 조합을 선택
• 성능 모니터링: 품질 변동, 회귀(regression) 징후를 지속 감시하여 리스크를 조기에 발견
• DeepEval 연동: 오픈소스 프레임워크와의 호환으로 손쉬운 통합과 확장성 확보
• 세이프가드 구축: 안전성 점검과 정책 정렬을 통해 실서비스에서의 위험을 완화

Confident AI를 사용할 사람

Confident AI는 LLM 제품을 설계·운영하는 엔지니어링 팀, 머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 품질 담당자, 그리고 AI 성능을 지표로 설명해야 하는 제품/비즈니스 오너에게 적합합니다. 프롬프트 최적화, 모델 교체 검토, 비용 대비 성능 튜닝, 안전성 검증, 이해관계자 설득용 근거 수집 등 다양한 상황에서 실험과 평가를 표준화해 개발 생산성을 높이고 리스크를 줄이고자 하는 조직에 특히 유용합니다.

Confident AI 사용 방법

1. 프로젝트 생성: 평가 대상 LLM 애플리케이션과 목표 지표를 정의합니다.
2. DeepEval 연동: SDK/프레임워크를 연결해 실험 실행과 지표 계산을 준비합니다.
3. 데이터셋 구성: 실제 트래픽, 시뮬레이션, 휴먼 라벨을 활용해 벤치마크 세트를 큐레이션합니다.
4. 지표 선택·정렬: 정확성, 충실성, 안전성 등 비즈니스 목표에 맞는 메트릭을 설정합니다.
5. 실험 실행: 프롬프트·모델·파라미터 조합을 바꿔 비교 실험을 수행합니다.
6. 트레이싱 활성화: 요청 경로와 토큰 사용량, 오류 지점을 추적해 병목을 파악합니다.
7. 휴먼 피드백 통합: 사람이 평가한 결과를 메트릭과 결합해 개선 방향을 보강합니다.
8. 벤치마킹 분석: 버전 간 성능 차이와 비용 대비 효과를 비교해 최적 구성을 선정합니다.
9. 자동 테스트 설정: 회귀 방지를 위한 주기적 테스트와 알림 규칙을 구성합니다.

Confident AI의 산업별 활용 사례

전자상거래에서는 상품 검색·추천을 위한 프롬프트와 모델 조합을 벤치마킹해 전환율을 높입니다. 금융 분야에서는 요약·보고서 생성의 정확성과 안전성을 지표로 모니터링해 규정 준수를 지원합니다. 고객지원/컨택센터에서는 지식기반 응답의 충실성과 톤 일관성을 자동 테스트해 품질을 안정화합니다. B2B SaaS에서는 온보딩 문서 생성·분류 워크플로를 트레이싱으로 점검해 오류 원인을 신속히 파악하고, 의료·헬스케어에서는 민감 정보 노출 가능성을 지표화해 세이프가드를 강화합니다.

Confident AI의 장점과 단점

Confident AI 관련 자주 묻는 질문

• Confident AI와 DeepEval은 어떤 차이가 있나요?

  DeepEval은 오픈소스 평가 프레임워크이고, Confident AI는 이를 바탕으로 실험 관리, 데이터셋 큐레이션, 트레이싱, 모니터링 등 엔드투엔드 워크플로를 제공하는 상위 플랫폼입니다.

• 어떤 평가 지표를 지원하나요?

  정확성, 일관성, 충실성, 안전성, 환각(헬루시네이션) 검출 등 14가지 이상의 LLM 평가 지표를 활용해 다양한 품질 측면을 측정할 수 있습니다.

• 기존 LLM 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있나요?

  DeepEval 연동과 트레이싱을 통해 요청·응답을 수집하고 지표를 계산할 수 있어, 기존 워크플로에 무리 없이 도입 가능합니다.

• 휴먼 피드백은 어떻게 활용되나요?

  사람의 평가 결과를 메트릭과 결합해 모델·프롬프트 선택을 보정하고, 자동화된 테스트 기준을 정교화하는 데 사용됩니다.

• 어떤 사용 사례에 적합한가요?

  검색·요약·분류·생성 등 대부분의 LLM 사용 사례에서 벤치마킹, 세이프가드 구축, 성능 최적화와 비용 절감을 목표로 활용할 수 있습니다.