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TL;DR
단순히 프롬프트를 수정하고 결과를 확인하는 방식에서 벗어나, 정량적인 평가 지표(Evals)를 구축해야 한다. 검색 엔진과 추론 모델을 분리하고 지속적으로 테스트 케이스를 보강함으로써 시스템의 신뢰도를 높일 수 있다.
배경
AI 애플리케이션 개발에서 가장 큰 도전 과제는 모델 응답의 정확성을 확보하고 유지하는 것이다.
대상 독자
AI 서비스를 개발 중이거나 LLM 에이전트의 성능 개선을 고민하는 개발자
의미 / 영향
AI 서비스 개발에서 정량적인 평가 시스템(Evals)은 선택이 아닌 필수 요소가 되고 있다. Braintrust와 같은 도구를 활용해 실험 결과를 수치화함으로써, 개발자는 감에 의존하지 않고 데이터에 기반하여 모델과 아키텍처를 결정할 수 있게 된다. 이는 특히 실시간 검색이 포함된 RAG 시스템의 신뢰도를 확보하는 데 핵심적인 역할을 할 것이다.
챕터별 상세
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AI 정확도 문제와 평가의 필요성
칼로리 추적 앱 'Amy'에서 사용자가 구독을 취소하는 가장 큰 이유는 AI의 정확도 부족이다. 기존 시스템은 Perplexity Sonar라는 통합 모델을 사용해 검색과 계산을 한 번에 처리했으나, 특정 국가의 제품이나 희귀한 브랜드에 대해 잘못된 정보를 제공하는 문제가 발생했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 단순히 프롬프트를 고치는 '두더지 잡기'식 대응이 아닌, 체계적인 평가 시스템인 Evals의 도입이 필수적이다.
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실험 1: 검색과 계산 로직의 분리
첫 번째 실험으로 검색과 추론(계산) 단계를 분리하는 아키텍처를 시도했다. Perplexity Search API로 영양 정보를 검색하고, Gemini 1.5 Flash를 사용하여 칼로리를 계산하도록 구성했다. 결과적으로 정확도는 기존 68%에서 55%로 오히려 하락했으며, 응답 속도도 8.6초로 더 느려졌다. 이는 통합 모델인 Sonar가 자체 검색 도구에 고도로 최적화되어 있음을 시사한다.
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실험 2: 미니 에이전트 아키텍처 도입
두 번째 실험에서는 Gemini 1.5 Flash가 검색 도구에 직접 접근하여 최대 3회까지 재검색을 수행할 수 있는 에이전트 구조를 설계했다. 모델이 검색 결과가 불충분하다고 판단하면 검색 쿼리를 수정하여 다시 시도하도록 유도했다. 정확도는 65%로 개선되었으나, 응답 시간이 9초로 늘어나고 API 호출 비용이 최대 2.5배 증가하는 단점이 발견되었다.
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실험 3: 검색 엔진 교체 (Exa + Gemini)
세 번째 실험에서는 검색 엔진을 Perplexity에서 AI 전용 검색 엔진인 Exa로 교체했다. 동일한 Gemini 1.5 Flash 모델을 사용했음에도 불구하고 정확도가 75%로 급상승했으며, 응답 속도는 4.5초로 단축되었다. 이는 LLM의 추론 능력만큼이나 검색을 통해 제공되는 컨텍스트의 품질이 최종 성능에 결정적인 영향을 미친다는 것을 증명한다.
11:23
Braintrust를 활용한 AI 평가 워크플로우
AI 평가 플랫폼인 Braintrust를 사용하여 데이터셋 관리, 프롬프트 버전 관리, 스코어링을 통합했다. 특히 'LLM-as-a-judge' 기법을 활용하여 모델의 사고 과정(Thought Process)이 논리적인지 평가하는 스코어러를 구축했다. Braintrust CLI와 Claude Code를 연동하여 단 3시간 만에 전체 평가 시스템을 구축하고 자동화할 수 있었다.
14:23
효과적인 테스트 케이스 구축과 피드백 루프
평가 시스템 구축 시 흔히 하는 실수는 너무 쉬운 테스트 케이스만 사용하는 것이다. 실제 사용자가 AI의 답변을 수정한 로그를 수집하여 이를 새로운 테스트 케이스로 전환하는 피드백 루프를 구축해야 한다. 예를 들어, 사용자가 '치킨 샐러드 칙'이라는 식당을 입력했을 때 AI가 '칙필레'로 오인한 사례를 테스트셋에 추가하여 엣지 케이스에 대한 대응력을 높였다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 08.수집 2026. 04. 08.출처 타입 YOUTUBE
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