LLM 애플리케이션 테스트 및 평가의 기초

Large Language Models (LLMs)가 현대 소프트웨어의 중심이 됨에 따라, 그 신뢰성, 정확성 및 안전성을 보장하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. AI 애플리케이션을 구축하는 것은 첫 번째 단계일 뿐이며, 그 출력을 체계적으로 테스트하고 평가하는 방법을 아는 것이 바로 프로덕션 준비를 마치는 길입니다. 이 텍스트 기반 코스는 LLM 품질 보증의 핵심 원칙을 안내합니다. 기초적인 AI 용어부터 시작하여 모델 성능 측정, 평가 데이터셋 구성, 회귀 테스트 구현 방법을 점진적으로 탐구하게 됩니다. 실제 시나리오와 작성된 코드 스니펫을 읽으며 수동 프롬프트 확인에서 자동화되고 확장 가능한 테스트 방법론으로 전환하는 방법을 발견하게 될 것입니다. 학습 내용: - fine-tuning과 Retrieval-Augmented Generation (RAG)의 차이점을 포함한 기초적인 LLM 개념 이해. - 특정 애플리케이션 유스케이스에 맞춘 견고한 평가 데이터셋 설계 및 큐레이션. - 텍스트 생성 품질, 관련성 및 사실 정확성을 평가하기 위한 현대적인 평가 메트릭 적용. - 모델 업데이트나 프롬프트 변경이 기존 기능을 저하시키지 않도록 회귀 테스트 구현. - LLM-as-a-judge 및 컨텍스트 관련성 점수와 같은 현대적인 패턴을 사용하여 RAG 아키텍처 평가. - 프롬프트 인젝션 취약점을 식별하고 완화하기 위한 기본적인 보안 테스트 개념 연습. 커리큘럼은 AI 평가의 기본 정의부터 실제 테스트 워크플로우까지 논리적으로 흐릅니다. 현대적인 AI 애플리케이션을 위한 신뢰할 수 있는 테스트 파이프라인을 구축하는 방법을 보여주는 단계별 서면 예제를 읽게 됩니다. 이 코스는 AI 애플리케이션 테스트 방법을 배우고자 하는 초보자, QA 전문가, 기초 프로그래밍 지식을 갖춘 예비 개발자를 위해 설계되었습니다. 사전 머신러닝 전문 지식은 필요하지 않습니다. 지금 바로 읽기 시작하여 현대적인 LLM 애플리케이션을 자신 있게 평가하고 테스트하는 데 필요한 기술을 쌓으세요.