AI Supervision 6. 'test_final_v2.xlsx'는 이제 그만! 체계적인 테스트셋(TestSet) 관리의 시작
- TecAce Software
- 3 days ago
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"지난번 평가 때 썼던 그 데이터셋 어디 갔지?" "김 대리가 가지고 있는 파일이 최신 버전 맞아?"
AI 모델을 개발하다 보면 평가용 데이터 파일이 여기저기 흩어지고, 파일명 뒤에 v1, final, real_final이 붙으며 버전 관리가 엉망이 되곤 합니다. 데이터가 관리되지 않으면 평가 결과도 신뢰할 수 없습니다.
이제 AI Supervision을 통해 파일 기반의 비효율적인 업무 방식에서 벗어나, 중앙 집중형 TestSet 관리 시스템을 구축하세요.
1. 테스트셋 관리, 왜 중요한가요?
LLM의 성능을 정확히 비교하려면 '동일한 기준(Benchmark)'이 필요합니다. 어제는 A 질문지로 평가하고, 오늘은 B 질문지로 평가한다면 모델이 좋아진 것인지 알 수 없습니다. 고정된 'Golden Dataset'을 체계적으로 관리해야 모델 변경(예: GPT-3.5 → GPT-4)이나 프롬프트 수정 전후의 성능을 객관적으로 비교할 수 있습니다.
2. AI Supervision의 체계적인 관리 기능
더 이상 로컬 PC에 엑셀 파일을 숨겨두지 마세요.
중앙 집중식 저장소 (Centralized Repository): 팀원 모두가 접근 가능한 클라우드 공간에 테스트셋을 저장합니다. 누가 언제 접속하든 항상 최신 상태의 데이터셋을 확인할 수 있습니다.
손쉬운 업로드 및 편집: 기존에 가지고 있던 CSV나 Excel 파일을 그대로 업로드할 수 있으며, 웹 대시보드에서 직접 케이스를 추가하거나 수정할 수 있어 유지보수가 간편합니다.
버전 제어 및 재사용: 평가 목적(예: '환각 테스트용', 'RAG 성능용')에 따라 여러 개의 TestSet을 생성해 두고, 필요할 때마다 클릭 한 번으로 불러와 반복적인 테스트를 수행할 수 있습니다.
3. 팀 협업의 효율성 극대화
개발자, PM, 도메인 전문가가 하나의 플랫폼에서 테스트 데이터를 함께 봅니다.
PM: 서비스 기획 의도에 맞는 질문을 추가합니다.
도메인 전문가: 모범 답안(Ground Truth)이 정확한지 검수하고 수정합니다.
개발자: 확정된 세트로 평가를 돌리고 결과를 공유합니다.
결론: 데이터 자산화의 첫걸음
잘 관리된 테스트셋은 단순한 파일이 아니라, 우리 팀의 소중한 데이터 자산입니다. AI Supervision의 체계적인 관리 기능을 통해 평가 프로세스를 표준화하고, 언제든 신뢰할 수 있는 테스트 환경을 마련하세요.
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