LLM 기반 프롬프트 성능 평가 및 비교

이 게시물은 Prometheus 2와 OpenAI API를 활용해 LLM 프롬프트 품질을 정량적으로 평가하는 방법을 다룹니다.

프롬프트 평가의 중요성 및 기준

• 프롬프트의 품질이 LLM 응답의 신뢰도와 사용자 경험에 큰 영향을 미침
• 평가 지표로 환각 탐지, 정확성, 효율성, 유해성, 일관성, 관련성 등을 사용

평가 방식 및 도구 비교

• 인간 평가, 정량 지표 기반 평가, LLM 기반 평가(LLM-as-a-judge) 소개
• Prometheus 2는 비용이 적고 문서 작성과 요약 평가에 강점이 있으나 최신 정보 검증에는 취약
• OpenAI API(gpt-4.1)는 최신 정보 검증과 다국어 지원에서 우수하나 비용 부담이 큼

실습 예제

• Prometheus 2와 OpenAI API를 이용한 절대 평가 실습 및 환각 탐지 사례 포함
• OpenAI API가 웹 검색을 활용해 부정확한 정보를 잘 탐지하는 점을 확인

총평 및 제언

• 프롬프트 평가는 목적과 맥락에 따라 반복적이고 체계적으로 수행해야 함
• 자동화된 평가 파이프라인 구축을 통해 운영 효율성과 비용 절감 가능