대규모 언어 모델(LLM)이 프로덕션 환경에 본격적으로 도입되면서, 본질적으로 비결정론적인 AI 애플리케이션의 결과물을 평가하는 문제는 매우 중요한 과제가 되었습니다. ROUGE나 BLEU와 같은 전통적인 지표는 현대 LLM이 생성하는 미묘하고 맥락적인 응답을 평가하는 데 한계가 있습니다. 인간의 직접 평가는 정확하지만, 비용이 많이 들고 속도가 느려 확장성이 떨어집니다.
이러한 문제의 강력한 해결책으로 'LLM-as-a-Judge' 기법이 부상하고 있습니다. 이는 LLM 자체를 사용하여 AI가 생성한 콘텐츠의 품질을 평가하는 방식입니다. 연구에 따르면, 정교하게 훈련된 'Judge(심판)' 모델은 인간의 판단과 최대 85%까지 일치하며, 이는 오히려 인간 평가자 간의 일치도(81%)보다 높은 수치입니다.
이 글에서는 Spring AI의 새로운 기능인 **'Recursive Advisors(순환 어드바이저)'**가 어떻게 LLM-as-a-Judge 패턴을 구현하기 위한 우아한 프레임워크를 제공하는지, 그리고 이를 통해 자동화된 품질 관리가 가능한 자체 개선(self-improving) AI 시스템을 구축하는 방법을 상세히 살펴봅니다.
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LLM-as-a-Judge란 무엇인가?
LLM-as-a-Judge는 다른 모델이나 자기 자신이 생성한 결과물의 품질을 LLM을 통해 평가하는 방법론입니다. 인간 평가자나 전통적인 자동화 지표에만 의존하는 대신, 사전 정의된 기준에 따라 응답을 채점, 분류, 비교하는 작업을 LLM에 맡기는 것입니다.
이것이 효과적인 이유는 '생성'보다 '평가'가 본질적으로 더 쉬운 작업이기 때문입니다. LLM을 Judge로 사용할 때, 우리는 여러 제약 조건을 균형 있게 맞추며 독창적인 콘텐츠를 '창조'하는 복잡한 작업 대신, 기존 텍스트의 특정 속성을 '평가'하는 더 간단하고 집중된 작업을 요청하게 됩니다. 이는 창작보다 비평이 쉽고, 문제를 예방하는 것보다 탐지하는 것이 더 간단하다는 비유와 같습니다.
LLM-as-a-Judge에는 주로 두 가지 평가 패턴이 있습니다.
직접 평가 (Point-wise Scoring): Judge가 개별 응답을 평가하고 피드백을 제공합니다. 이는 '자체 개선(self-refinement)'을 통해 프롬프트를 정제하는 데 사용될 수 있습니다.
쌍대 비교 (Pairwise Comparison): Judge가 두 개의 후보 응답 중 더 나은 것을 선택합니다. (A/B 테스트에서 흔히 사용됨)
이러한 Judge LLM은 의료, 금융, RAG 시스템, 대화형 AI 등 다양한 도메인에서 응답의 관련성, 사실적 정확성, 소스 충실도, 지침 준수 여부, 전반적인 일관성 및 명확성 등을 평가합니다.
어떤 Judge 모델을 선택해야 하는가?
GPT-4나 Claude와 같은 범용 모델도 효과적인 Judge 역할을 할 수 있지만, 평가 작업에 특화된 전용 LLM-as-a-Judge 모델들이 일반적으로 더 뛰어난 성능을 보입니다. 'Judge Arena Leaderboard'는 이러한 심판용 모델들의 성능을 추적하여 공개하고 있습니다.
Spring AI: LLM-as-a-Judge를 위한 완벽한 기반
Spring AI의 **ChatClient**는 LLM-as-a-Judge 패턴을 구현하는 데 이상적인 유연한 API를 제공합니다. 특히 Advisors 시스템을 통해 모듈식으로 재사용 가능한 방식을 AI 상호작용을 가로채고, 수정하며, 향상시킬 수 있습니다.
최근 도입된 **Recursive Advisors**는 이러한 기능을 한 단계 더 발전시켜, 자체 개선 평가 워크플로우에 완벽하게 부합하는 순환(looping) 패턴을 구현할 수 있게 해줍니다.
간단한 구조는 다음과 같습니다.
public class MyRecursiveAdvisor implements CallAdvisor {
@Override
public ChatClientRespon