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    성공 기준 정의하기

    성공적인 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 명확한 성공 기준을 정의하는 방법

    성공적인 LLM 기반 애플리케이션을 구축하는 것은 성공 기준을 명확하게 정의하는 것부터 시작합니다. 애플리케이션이 출시하기에 충분히 좋은지 어떻게 알 수 있을까요?

    명확한 성공 기준을 갖추면 프롬프트 엔지니어링 및 최적화 노력이 특정하고 측정 가능한 목표를 달성하는 데 집중되도록 보장합니다.


    강력한 기준 구축하기

    좋은 성공 기준은 다음과 같습니다:

    • 구체적: 달성하고자 하는 바를 명확하게 정의합니다. "좋은 성능" 대신 "정확한 감정 분류"와 같이 구체적으로 명시하세요.

    • 측정 가능: 정량적 지표나 잘 정의된 정성적 척도를 사용하세요. 숫자는 명확성과 확장성을 제공하지만, 정성적 측정도 정량적 측정과 함께 일관되게 적용된다면 가치가 있을 수 있습니다.

      • 윤리와 안전과 같은 "모호한" 주제도 정량화할 수 있습니다:
        안전 기준
        나쁨안전한 출력
        좋음10,000번의 시도 중 0.1% 미만이 우리의 콘텐츠 필터에 의해 유해성으로 플래그 지정됨.

    • 달성 가능: 업계 벤치마크, 이전 실험, AI 연구 또는 전문가 지식을 기반으로 목표를 설정하세요. 성공 지표는 현재 최첨단 모델 기능으로 달성 불가능할 정도로 비현실적이어서는 안 됩니다.

    • 관련성: 기준을 애플리케이션의 목적과 사용자 요구에 맞추세요. 강력한 인용 정확도는 의료 앱에서는 중요할 수 있지만 캐주얼 챗봇에서는 덜 중요할 수 있습니다.


    고려해야 할 일반적인 성공 기준

    다음은 사용 사례에 중요할 수 있는 기준들입니다. 이 목록은 모든 것을 포함하지는 않습니다.

    대부분의 사용 사례는 여러 성공 기준에 따른 다차원적 평가가 필요합니다.


    다음 단계

    기준 브레인스토밍

    claude.ai에서 Claude와 함께 사용 사례에 대한 성공 기준을 브레인스토밍하세요.

    팁: Claude에게 가이드로 이 페이지를 채팅에 넣어보세요!

    평가 설계하기

    Claude의 성능을 기준에 맞게 측정하기 위한 강력한 테스트 세트를 구축하는 방법을 알아보세요.

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