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"우리 AI 챗봇은 모바일 앱에서 돌아가는데, 평가는 웹에서 따로 해야 하나요?" "매번 로그를 복사해서 평가 도구에 붙여넣기 하는 게 너무 귀찮습니다." 많은 AI 평가 도구들이 웹 브라우저 상에서의 테스트에 머물러 있습니다. 하지만 실제 사용자는 웹페이지뿐만 아니라 모바일 앱, 사내 메신저(Slack), 혹은 복잡한 백엔드 워크플로우 속에서 AI를 만납니다. 개발 환경과 실제 사용 환경의 괴리는 예상치 못한 버그를 낳습니다. AI Supervision 은 강력한 SDK 와 API 를 통해 여러분의 코드가 있는 그곳이 어디든, 평가 기능을 심을 수 있도록 지원합니다. Remote Evaluation 1. 개발자의 필수품: Python SDK 연동 AI 개발의 표준 언어는 Python입니다. AI Supervision SDK 는 pip install 한 번으로 여러분의 기존 코드 베이스에 녹아듭니다. LangChain / LlamaIndex

"Where is the dataset we used for the last evaluation?" "Is the file Dave sent the latest version?" As you develop AI models, evaluation data files tend to scatter across Slack channels and local drives, with filenames evolving into chaos like v1, final, real_final. If your data isn't managed, your evaluation results cannot be trusted. It’s time to ditch the inefficient file-based workflow. Build a centralized TestSet Management System  with AI Supervision . Systematic Test

"AI 모델을 평가하려면 질문과 정답(Ground Truth) 데이터셋이 필요한데, 이걸 언제 다 만들지?" 많은 AI 엔지니어와 PM들이 겪는 가장 큰 병목 구간은 모델 개발이 아니라 '평가 데이터(TestSet)'를 만드는 과정 입니다. 엑셀을 켜놓고 수백 개의 질문을 상상해서 적는 것은 비효율적일 뿐만 아니라, 사람의 편향(Bias)이 개입되어 다양한 시나리오를 커버하기 어렵게 만듭니다. 이제 AI Supervision 의 TC Generator 를 통해 테스트 케이스 생성의 고통에서 해방되세요. 1. TC Generator 란 무엇인가요? TC Generator 는 사용자가 보유한 문서(PDF, TXT 등)나 특정 주제를 입력하면, AI가 자동으로 평가에 필요한 질문(Question) 과 모범 답안(Ground Truth)  쌍을 생성해 주는 기능입니다. 이를 통해 소위 합성 데이터(Synthetic Data) 를 손쉽게 구축할 수 있