Evals-as-Code

개요

Evals-as-Code는 소프트웨어 및 AI 모델 평가를 코드화하여 반복 가능하고 확장 가능한 방식으로 운영하는 접근 방식입니다. 기존 수작업 기반 또는 문서 기반 평가 방식의 한계를 극복하고, CI/CD 파이프라인 내에 자연스럽게 통합될 수 있도록 설계되어 AI 시스템의 품질 관리와 실험 투명성을 향상시킵니다.

---

1. 개념 및 정의

• Evals-as-Code: 평가 스크립트를 버전 관리되는 코드로 관리하고, 자동화된 테스트와 통합하는 방식
• 적용 대상: LLM, ML 모델, API 응답, 사용자 입력 시스템 등
• 특징: 평가 기준 명시화, 자동화, 반복 실행 가능성 확보

---

2. 특징

항목	설명	기존 방식과 비교
버전 관리 가능	Git으로 평가 기준/코드 관리	수기 점검 대비 추적성 높음
자동화	CI/CD 파이프라인 연동 가능	수작업 평가 제거
일관성	조건 동일 시 결과 재현 가능	테스트 환경 차이 제거

테스트 코드처럼 평가도 관리하고 실행할 수 있는 구조입니다.

---

3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
평가 스크립트	모델 입력 및 출력 정의	테스트 자동 실행 트리거
채점 기준 모듈	점수화 함수 정의	정확도, 일관성 등 기준 명시
결과 리포터	시각화 및 결과 로그 출력	성능 변화 추적 및 공유 지원

구성 요소는 독립 실행 가능하고 버전 관리가 가능합니다.

---

4. 기술 요소

기술	설명	활용 예
OpenAI Evals	Python 기반 평가 프레임워크	GPT-4 평가 자동화
LangChain, PromptLayer	프롬프트 테스트 자동화	멀티턴 챗봇 평가
YAML/JSON 설정	평가 시나리오 구조화	입력-출력 테스트 케이스 작성

MLOps와 LLMOps 환경에 적합한 코드화 전략입니다.

---

5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
반복 가능성	환경 고정 후 반복 테스트 가능	실험 검증 용이
협업 편의성	코드 리뷰 및 PR 기반 협업 가능	팀 기반 실험 강화
모듈화	다양한 평가 기준 조합 가능	빠른 A/B 테스트 지원

모델의 품질 개선 주기를 단축시키는 효과가 있습니다.

---

6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	설명	고려사항
LLM 성능 테스트	GPT, Claude 등 응답 평가	객관적 기준 정의 중요
멀티턴 챗봇 평가	사용자 시나리오 기반 연속 평가	컨텍스트 유지 필요
기능 테스트 자동화	API 응답 기반 점검	실패 케이스에 대한 로깅 필수

테스트 기준의 업데이트와 관리 체계도 중요합니다.

---

7. 결론

Evals-as-Code는 AI/ML 개발에 있어 테스트 및 품질 평가를 DevOps 관점에서 통합할 수 있는 혁신적 접근입니다. 코드 중심의 평가 자동화는 반복성, 확장성, 협업성을 모두 충족시키며, 신뢰할 수 있는 모델 실험과 배포 환경을 위한 핵심 수단으로 부상하고 있습니다.