AI Supervision
종합적인 LLM 평가 및
실시간 모니터링
개요
AI Supervision은 생성형 AI 애플리케이션의 정확성, 안전성, 성능을 종합적으로 평가하고 관리하기 위한 통합 솔루션입니다. 환각(hallucination), 프롬프트 인젝션(prompt injection), 개인정보 노출(PII), 응답 정확도와 같은 핵심 지표를 포괄적으로 평가하여 보안 리스크를 사전에 방지합니다. 또한 응답 시간, 토큰 사용량, 비용을 실시간으로 모니터링하여 AI 시스템의 성능과 운영 효율을 최적화할 수 있도록 지원합니다.
실시간 인사이트 대시보드
AI 시스템의 전반적인 성능과 핵심 지표를 한눈에 확인할 수 있는 종합 대시보드를 제공합니다. 응답 관련성, 편향(Bias), 충실도(Faithfulness), 환각(Hallucination), 유해성(Toxicity) 등 주요 지표를 레이더 차트와 그리드 형태로 시각화합니다. 또한 테스트 실행 횟수, 요청 수, 토큰 사용량과 같은 실시간 사용 지표를 모니터링하고, 유해성, 지연 시간(Latency), 시스템 성능의 추이를 분석하여 이상 징후를 조기에 탐지할 수 있습니다.
평가 실행 및 메트릭 추이 관리
여러 테스트 실행을 관리하고 주요 메트릭 데이터의 시계열 변화를 추적할 수 있습니다.
Visualize metric scores over time with multi-line charts to easily identify trends.
충실도(Faithfulness), 응답 관련성, 환각(Hallucination), 편향(Bias), 유해성(Toxicity) 등 주요 메트릭의 실시간 변화를 분석하는 동시에, 상태, 데이터셋, 식별자, 메트릭 점수 등 테스트 실행 이력을 체계적으로 관리할 수 있습니다.
상세 결과 분석 및 비교
개별 테스트 실행 결과를 심층 분석하고, 메트릭 기반 점수 분포를 시각화합니다.
각 실행별 총점, 테스트 통과 비율, 하이퍼파라미터 등 주요 정보를 요약하여 제공합니다.
막대 차트를 통해 평균, 중앙값, 점수 구성 등 메트릭 분포를 상세하게 분석할 수 있습니다.
레이더 차트를 활용해 응답 관련성, 유해성, 편향, 환각, 충실도와 같은 주요 메트릭을 비교하고, 여러 테스트 결과를 나란히 분석하여 모델 개선 효과를 정량적으로 평가할 수 있습니다.
체계적인 테스트 케이스 관리
다양한 시나리오에 걸쳐 테스트 케이스를 생성하고 관리하며, 각 케이스별 상세 결과를 추적할 수 있습니다.
모든 테스트 케이스의 PASSED / FAILED 상태를 실시간으로 쉽게 확인할 수 있습니다.
입력값, 기대 응답, 실제 출력 결과, 컨텍스트를 나란히 비교하여 심층 분석할 수 있습니다.
응답 관련성, 편향(Bias), 충실도(Faithfulness), 환각(Hallucination), 유해성(Toxicity) 등 메트릭별 점수를 검토하고, 고급 필터링 및 정렬 기능을 활용해 개별 케이스를 빠르게 찾아 분석할 수 있습니다.
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테스트셋 자동 생성
AI 기반 TC Generator는 문서로부터 현실적이고 고품질의 Q&A 데이터셋을 자동으로 생성하여 수작업 비용을 크게 줄여줍니다.
학습과 평가를 위해 다양한 사용자 프로필을 반영한 대화형, 실제 사용자와 유사한 Q&A를 생성합니다.
모델 성능 향상을 지원하며, 주요 LLM을 대상으로 한 검증을 수행할 수 있고 결과를 CSV 또는 JSON 형식으로 내보낼 수 있습니다.
실시간 모니터링 및 엔터프라이즈 알림
모든 LLM 서비스의 세션, 토큰 사용량, 지연 시간을 실시간으로 모니터링합니다.
실시간 대시보드
비용 추이를 시각화하고 지연 시간을 추적하여, 문제가 사용자에게 영향을 미치기 전에 SLA를 선제적으로 관리합니다.
비용 및 지연 시간 분석
개인정보(PII), 유해 콘텐츠, 편향, 환각, 프롬프트 인젝션 시도를 자동화된 방식으로 즉시 탐지하고 차단합니다.
민감 데이터 및 콘텐츠 필터링
세션 로그를 심층 분석해 문제를 식별·분류·해결하고, 이를 바탕으로 애플리케이션을 지속적으로 개선합니다.
심층 로그 상관 분석 및 신속한 문제 대응
왜 중요한가
AI가 빠르게 도입되는 시대에, 기업 고객과 규제 기관 모두 투명성·공정성·안전성을 요구하고 있습니다. 금융 서비스부터 헬스케어에 이르기까지, AI는 신뢰할 수 있고 안전하게 작동해야 합니다.
"“AI Supervision은 단순한 실험 단계를 넘어, 엔터프라이즈 환경에서 바로 운영 가능한 AI로 나아가도록 지원합니다.”
실제 적용 사례
AI Supervision은 주요 글로벌 기업들이 PoC부터 실제 운영 환경까지 LLM 서비스의 신뢰성과 규제 준수를 확보하는 데 활용하고 있습니다.
