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![[On-Device AI Chatbot] 7편: SuperVision 구축기: 자동화된 챗봇 테스트 파이프라인](https://static.wixstatic.com/media/2ea07e_22b8a8781b1743cb8aaa018b782ab4da~mv2.png/v1/fill/w_444,h_250,fp_0.50_0.50,q_35,blur_30,enc_avif,quality_auto/2ea07e_22b8a8781b1743cb8aaa018b782ab4da~mv2.webp)
![[On-Device AI Chatbot] 7편: SuperVision 구축기: 자동화된 챗봇 테스트 파이프라인](https://static.wixstatic.com/media/2ea07e_22b8a8781b1743cb8aaa018b782ab4da~mv2.png/v1/fill/w_300,h_169,fp_0.50_0.50,q_95,enc_avif,quality_auto/2ea07e_22b8a8781b1743cb8aaa018b782ab4da~mv2.webp)
[On-Device AI Chatbot] 7편: SuperVision 구축기: 자동화된 챗봇 테스트 파이프라인
SuperVision 구축기 자동화된 챗봇 테스트 파이프라인 지난 6편에서는 생성형 AI의 고질적인 환각(Hallucination) 현상을 객관적으로 평가하기 위해 Testworks의 'AI SuperVision' 도구를 도입한 배경을 설명했습니다. 하지만 이 도구를 실제 우리 프로젝트에 적용하기 위해서는 한 가지 큰 기술적 장벽을 넘어야 했습니다. 바로 우리의 LLM 챗봇은 스마트폰 내부(On-device) 에서 오프라인으로 구동되는 반면, 평가를 수행할 AI SuperVision 시스템은 PC 및 웹 서버(Host) 환경에 존재한다는 점입니다. 수십, 수백 개의 테스트 케이스를 사람이 직접 스마트폰에 타이핑하고 결과를 PC로 옮겨 적는 것은 불가능에 가깝습니다. 이번 7편에서는 이 물리적인 간극을 메우고, 질문 입력부터 답변 추출, 그리고 AI 검증까지의 전 과정을 5분 이내로 단축시킨 자동화된 테스트 파이프라인 구축 과정 을 상세히 공
8시간 전
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