Weights & Biases, 생성형 AI 애플리케이션의 평가 및 Observability에 관한 기술 백서 발표

Weights & Biases Korea (이하 W&B)는 생성형 AI 관련 기술 백서의 최신판인 ‘생성형 AI 애플리케이션의 평가와 Observability’를 발간했다.

본 백서는 W&B가 제공하는 생성형 AI 애플리케이션의 기록, 실험, 평가를 위한 제품인 ‘위브(Weave)’의 개발 및 운영 경험과 글로벌 팀의 생성형 AI 애플리케이션 관련 지식을 집약한 결과물이다. 특히 LG CNS는 현업에서의 적용 사례와 인사이트를 적극 반영하며, 실질적인 기여를 더했다.

백서 다운로드(PDF 버전)는 여기에서 가능하다. 

‘생성형 AI 애플리케이션의 평가와 Observability’ 기술 백서 개요

생성형 AI 기술의 급속한 발전과 함께 RAG 시스템, AI 에이전트 등 생성형 AI 애플리케이션에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 이러한 애플리케이션을 구현하고 운영할 때 허위 답변, 의도하지 않은 행동, 프라이버시 및 보안 문제 등 다양한 리스크가 발생할 수 있다. 따라서 프로덕션에 투입하기 전에 애플리케이션을 적절히 평가하고, 프로덕션 가동 이후에도 지속적으로 모니터링하고 관리할 수 있는 가시성을 확보하는 것이 필수적이다.

본 백서에서는 RAG 시스템과 AI 에이전트를 구체적 사례로 삼아 생성형 AI 애플리케이션의 평가와 Observability에 대한 최신 지식을 정리했다. 본 백서를 통해 독자들이 다음과 같은 질문에 대한 답을 얻을 수 있도록 돕고자 한다.

- 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

기술 백서 목차

- Easy to demo, hard to productionize?

- Observability & Evaluation in Generative AI Applications

- RAG의 평가와 Observability: RAG란 무엇인가?, RAG 시스템의 구체적인 사용 사례, RAG 시스템의 평가 방법, RAG 시스템의 성능 저하 원인과 개선방법

- AI 에이전트 평가와 Observability: AI 에이전트의 디자인 패턴, AI 에이전트의 구체적인 사용 사례, AI 에이전트의 평가 방법