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[무료 백서] 생성형 AI 애플리케이션의 평가와 Observability

RAG 및 AI 에이전트 개발에서의 LLMOps란?

생성형 AI 기술의 급속한 발전에 따라, RAG 시스템과 AI 에이전트를 활용한 생성형 AI 애플리케이션이 주목받고 있습니다. 그러나 이러한 애플리케이션을 구현하고 운영할 때, 허위 응답, 의도치 않은 행동, 프라이버시 및 보안 문제 등 다양한 리스크가 발생할 수 있습니다. 따라서, 실제 운영에 투입하기 전에 애플리케이션을 적절히 평가하고, 운영 이후에도 지속적으로 모니터링하고 관리할 수 있는 Observability(옵저버빌리티) 체계를 확립하는 것이 필수적입니다.

본 백서에서는 RAG 시스템과 AI 에이전트를 구체적인 사례로 삼아, 생성형 AI 애플리케이션의 평가 및 Observability에 대한 최신 인사이트를 정리하였습니다. 독자 여러분이 본 백서를 통해 다음과 같은 질문에 대한 답을 얻을 수 있도록 돕고자 합니다.

  • 생성형 AI 애플리케이션이란 무엇인가
  • 생성형 AI 애플리케이션의 평가 및 Observability란 무엇인가
  • 더 높은 성능과 안전성을 갖춘 RAG를 구현하기 위해 필요한 것은 무엇인가
  • AI 에이전트란 무엇이며, 그 평가 및 Observability는 어떻게 확립할 수 있는가

백서는 양식을 제출해 주시면 받아보실 수 있습니다.

그리고 이러한 Observability(옵저버빌리티)를 가능하게 하는 MLOps/LLMOps 플랫폼인 Weights & Biases에 대한 자세한 내용은 아래의 요약 자료를 통해 확인해 주세요. 아래 이미지를 클릭하시면 파일을 다운로드하실 수 있습니다.

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또한, Weights & Biases의 다른 한국어 백서인 ‘대규모 언어 모델(LLM) 평가를 위한 모범 사례’도 함께 확인해보세요

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Trusted by the teams building state-of-the-art LLMs

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Heinrich Kuttler
Research Engineer – Facebook AI Research
“For us, Weights and Biases was a game-changer. No other MLOps tool available allows for rapid iteration of AI experiments with the same ease of sharing results, annotating interesting behavior, and long-term storage of logging data.”
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Peter Welinder
VP of Product- OpenAI
“We use W&B for pretty much all of our model training.”
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Ellie Evans
Product Manager- Cohere
“W&B lets us examine all of our candidate models at once. This is vital for understanding which model will work best for each customer. Reports have [also] been great for us. They allow us to seamlessly communicate nuanced technical information in a way that’s digestible for non-technical teams.”