LLM Evaluator Tool: 자동화된 LLM 선택 및 평가 도구

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핵심 요약

LLM Evaluator Tool은 특정 작업에 가장 적합한 언어 모델을 선택하는 과정을 자동화하기 위해 개발되었다. 사용자가 작업 설명을 입력하면 Gemini 1.5 Pro를 판사 모델로 활용하여 맞춤형 테스트 케이스를 생성하고 후보 모델을 발굴한다. 이후 각 모델의 응답 정확도, 환각, 지연 시간 등을 다각도로 벤치마킹하여 최종 순위와 최적화된 시스템 프롬프트를 제공한다. 이 도구는 개발자가 수동으로 모델을 비교하는 번거로움을 줄이고 데이터 기반의 의사결정을 돕는다.

배경

Python 3.10 이상, OpenRouter API Key, 기본적인 CLI(터미널) 사용 능력

대상 독자

프로덕션 환경에서 최적의 LLM을 선택하고 프롬프트를 최적화하려는 AI 엔지니어 및 개발자

의미 / 영향

이 도구는 모델 선택의 주관성을 배제하고 정량적 지표를 제공함으로써 LLM 애플리케이션 개발의 효율성을 높인다. 특히 수많은 모델이 쏟아지는 시장 상황에서 비용 대비 성능이 가장 우수한 모델을 빠르게 찾아내는 데 기여할 것으로 보인다.

섹션별 상세

5단계 자동화 워크플로우를 통해 모델 평가를 수행한다. 사용자의 작업 설명을 기반으로 테스트 스위트 생성, 후보 모델 발굴, 벤치마킹 실행, 판사 LLM 평가, 최종 랭킹 및 프롬프트 최적화 순으로 프로세스가 진행된다.

LLM Evaluator Tool의 실제 실행 과정을 보여주는 데모 애니메이션이다. — Screenshot사용자가 작업을 입력한 후 테스트 케이스 생성부터 최종 모델 랭킹이 출력되는 CLI 인터페이스의 실제 작동 흐름을 보여준다. 텍스트로 설명된 5단계 워크플로우가 터미널에서 어떻게 시각화되는지 직관적으로 이해할 수 있게 돕는다.

판사 LLM(Judge LLM)으로 Gemini 1.5 Pro를 활용한다. OpenRouter API를 통해 접근하며, 정확도, 환각(Hallucination), 근거(Grounding), 도구 호출(Tool-calling), 명확성 등 5가지 핵심 차원에서 후보 모델들의 응답 품질을 공정하게 채점한다.

작업 카테고리에 최적화된 후보 모델을 자동으로 검색한다. 사용자가 입력한 작업 성격에 맞춰 시장에 출시된 다양한 LLM 중 가장 적합한 후보군을 선별하고, 병렬 벤치마킹 엔진을 가동하여 각 모델의 응답 데이터와 평균 지연 시간을 수집한다.

평가 완료 후 상세한 리포트와 최적화된 자산을 제공한다. 성능 점수와 지연 시간을 기준으로 한 Top 3 모델 리스트를 출력하며, 특히 1위로 선정된 모델의 성능을 극대화할 수 있는 맞춤형 시스템 프롬프트를 자동으로 생성하여 제공한다.

유연한 CLI 인터페이스를 지원한다. 대화형 모드뿐만 아니라 명령행 인자를 통해 테스트 케이스 개수, 최대 후보 모델 수, 결과 저장 경로 등을 자유롭게 설정할 수 있어 다양한 실험 환경에 적용 가능하다.

bash

# 특정 작업을 위한 LLM 평가 실행
python main.py --task "Python software engineering assistant"

# 테스트 케이스 수와 후보 모델 수를 지정하여 실행
python main.py --task "Math tutoring for high school students" --num-tests 3 --max-candidates 4

CLI 모드에서 특정 작업에 대한 모델 평가를 수행하는 명령어 예시

코드 예제

bash

git clone https://github.com/gauravvij/llm-evaluator.git
cd llm-evaluator
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-v1-your-key-here"

LLM Evaluator 도구 설치 및 환경 변수 설정 과정

실무 Takeaway

특정 도메인 작업에 최적화된 LLM을 선정할 때 LLM Evaluator Tool을 사용하면 수동 비교 시간을 획기적으로 단축하고 객관적인 데이터를 확보할 수 있다.
OpenRouter API를 연동하여 Gemini, GPT, Claude 등 서로 다른 제공사의 모델들을 하나의 워크플로우 내에서 동시에 벤치마킹하고 성능을 비교할 수 있다.
평가 결과로 제공되는 '최적화된 시스템 프롬프트'를 활용하여 선택된 모델이 해당 작업에서 최상의 성능을 내도록 즉시 설정 가능하다.

언급된 리소스

GitHubLLM Evaluator GitHub Repository

API DocsOpenRouter API Keys