AI Engineering Fundamentals: Diagram Evaluation 및 Output Scorers

AI 애플리케이션을 구축하는 것은 쉽지만, 일관되게 신뢰할 수 있고 고품질의 결과를 생성하도록 보장하는 것은 중요한 엔지니어링 과제입니다. 체계적인 평가가 예측할 수 없는 프롬프트에서 프로덕션 단계의 AI 시스템으로 전환하기 위한 핵심입니다. 본 강의에서는 Diagram 기반 평가 흐름과 Output 기반 Scorers에 중점을 두어 AI Engineering 평가의 핵심 원리를 배웁니다. 성능을 추적하고, 엄격한 테스트 케이스를 설정하며, 구조화되고 재현 가능한 메트릭을 바탕으로 프롬프트를 개선하는 방법을 습득하게 됩니다. 배우게 될 내용: - AI 평가의 기본 개념과 LLM 애플리케이션에서 체계적인 테스트가 필수적인 이유를 이해합니다. - 복잡한 다단계 AI 워크플로우를 매핑하고 테스트하기 위한 Diagram 기반 평가 파이프라인을 구성합니다. - LLM 응답을 자동으로 채점하고 검증하는 Output 기반 Scorers를 구현합니다. - 프롬프트의 특정 오류 모드 및 엣지 케이스를 목표로 하는 견고한 테스트 케이스를 설계합니다. - LLM-as-a-judge 및 구조화된 출력 검증을 포함한 최신 평가 패턴을 적용합니다. - 평가 메트릭을 분석하여 AI Engineering 파이프라인을 데이터 기반으로 개선합니다. 본 강의는 AI 테스트의 필수 용어와 철학으로 시작하여 사용자 지정 평가 Scorers의 단계별 구현 과정을 안내합니다. AI 시스템을 신뢰할 수 있고 예측 가능하게 만들도록 설계된 실용적인 예제와 코드 패턴을 읽고 분석하게 됩니다. 이 강의는 수동 테스트를 넘어선 단계를 목표로 하는 초급 AI 엔지니어, 소프트웨어 개발자, 프롬프트 디자이너를 위해 설계되었습니다. 고급 머신러닝 배경지식은 필요하지 않습니다. 현대적인 AI 평가의 기초를 마스터하여 지금 바로 더 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축을 시작하세요.