AI Supervision 9. 웹(Web) 밖으로 나온 AI: SDK와 모바일 통합으로 모든 환경에서 평가하기
- TecAce Software
- 3 days ago
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Updated: 5 hours ago
"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 Supervision은 강력한 SDK와 API를 통해 여러분의 코드가 있는 그곳이 어디든, 평가 기능을 심을 수 있도록 지원합니다.
1. 개발자의 필수품: Python SDK 연동
AI 개발의 표준 언어는 Python입니다. AI Supervision SDK는 pip install 한 번으로 여러분의 기존 코드 베이스에 녹아듭니다.
LangChain / LlamaIndex 연동: 널리 쓰이는 프레임워크와 매끄럽게 호환됩니다.
자동 로그 수집: 코드를 한 줄만 추가하면, AI가 생성하는 질문과 답변, 참조 문서(Retrieved Context)가 자동으로 AI Supervision 서버로 전송되어 평가 및 기록됩니다. 로그를 수동으로 옮길 필요가 없습니다.
2. 모바일(Mobile) 환경까지 커버하는 확장성
스마트폰은 화면 크기, 입력 방식, 네트워크 환경이 PC와 다릅니다. 모바일 앱에 탑재된 AI 챗봇의 품질을 정확히 측정하려면 모바일 환경에서의 데이터가 필요합니다.
API 통합: iOS나 Android 앱 내에서 발생하는 대화 데이터를 API를 통해 실시간으로 전송합니다.
User Feedback 수집: 앱 사용자가 누른 '좋아요/싫어요' 버튼이나 피드백을 수집하여, 실제 필드에서의 만족도를 평가 지표와 연동해 분석할 수 있습니다.
3. CI/CD 파이프라인 속의 자동화 (Remote Evaluation)
진정한 데브옵스(DevOps)는 코드가 수정될 때마다 테스트가 자동으로 도는 것입니다.
GitHub Actions 연동: 개발자가 코드를 푸시(Push)하면, SDK가 트리거되어 자동으로 테스트셋을 실행하고 평가 점수를 리포트합니다.
품질 게이트(Quality Gate): "환각 점수가 10% 이상이면 배포 중단"과 같은 로직을 구현하여, 불안정한 모델이 운영 환경에 배포되는 것을 시스템적으로 막을 수 있습니다.
결론: 평가는 '개발'의 일부여야 합니다.
평가를 위해 별도의 웹사이트에 접속하는 것은 번거로운 일입니다. 평가가 개발 워크플로우(Workflow) 안에 자연스럽게 스며들어야 합니다.
AI Supervision SDK를 통해 여러분의 파이프라인, 모바일 앱, 서버 어디서든 끊김 없는 품질 관리를 시작하세요.
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