LLM 회귀 테스트 전략: 랜덤 샘플링 vs 골든 데이터셋
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
데이터 분석
대상자
- 대상: LLM(대규모 언어 모델)을 개발 및 테스트하는 개발자, QA 엔지니어, DevOps 엔지니어
- 난이도: 중급 이상 (LLM 테스트 프레임워크 및 통계적 분석 지식 필요)
핵심 요약
- 랜덤 샘플링:
- 확률적 실패 감지에 효과적 (예: OTEL_TRACES_SAMPLER_ARG=0.05 설정)
- 비결정적으로, 통계 집계 필수
- CI/CD 게이트에 적합 (예: Traceloop SDK 사용)
- 골든 데이터셋:
- 결정적 테스트 가능 (예: BERTScore, RAGAS Context Recall 메트릭)
- 데이터 관리 오버헤드 발생 (예: Git LFS로 버전 관리)
- 규제 감사 및 릴리스 후보 빌드에 적합
- 최적 전략:
- 랜덤 샘플링 + 골든 데이터셋 병행 권장 (Traceloop의 regression-test.yml 템플릿 활용)
- Wilson 점수 간격으로 샘플 크기 계산 (예: n ≥ (1.96² 0.2 0.8) / 0.05²)
섹션별 세부 요약
1. 문제 정의
- LLM 애플리케이션 드리프트 원인:
- 프롬프트 드리프트: 문장/맥락 변경으로 인한 출력 변화
- 모델 드리프트: GPT-4o 등 업스트림 모델 업데이트로 인한 동작 변화
- 전통적 단위 테스트 한계: 확률적 실패 감지 불가능
2. 랜덤 샘플링 vs 골든 데이터셋
- 랜덤 샘플링 장점:
- 높은 커버리지, 장미尾巴 회귀 감지, 설정 간단
- 랜덤 샘플링 한계:
- 비결정적 결과, 통계 집계 필수
- 골든 데이터셋 장점:
- 결정적 통과/실패, CI 게이트에 적합, 재현성 높음
- 골든 데이터셋 한계:
- 데이터 큐레이션 오버헤드, 시간 경과 후 오래된 데이터 위험, 커버리지 제한
3. 테스트 워크플로우
- CI/CD 게이트:
- 랜덤 샘플링: 빌드 시 실시간 모니터링 (예: Traceloop SDK)
- 골든 데이터셋: 릴리스 후보 또는 규제 감사 시 사용 (예: Evidently AI 테스트 스위트)
- 도구 비교:
- Traceloop: OTLP 확률 샘플러, 내장 평가기 (Faithfulness, Relevancy, Safety)
- Helicone: 헤더 플래그 + 실험 API, Docker-Compose 자가호스팅
- Langfuse: sample_rate 설정, 배치 평가 지원
4. 메트릭 및 평가 방법
- 자동화된 객관적 메트릭:
- BERTScore: 의미적 겹침 측정 (deepeval.metrics.BertScore)
- RAGAS Context Recall: RAG 파이프라인에서 소스 문서 중요도 평가 (ragas.metrics.context_recall)
- 주관적 평가:
- Faithfulness (G-Eval): hallucination 감지 (deepeval.metrics.Faithfulness)
- Toxicity (Perspective API): 사용자 생성 입력의 유해성 검사
5. 최고 실천 가이드
- 골든 데이터셋 관리:
- Git LFS로 버전 고정 (예: pre-commit hook 사용)
- Jensen-Shannon 발산으로 드리프트 경고 (Evidently AI 활용)
- 90일 이상 경과 시 골든 데이터셋 stale 표시
- 샘플링 전략:
- Wilson 점수 간격으로 샘플 크기 계산 (95% 신뢰도, 5% 오차 허용 시 n ≥ 62)
- 부트스트랩으로 비이진 평가 메트릭 처리
결론
- 랜덤 샘플링 + 골든 데이터셋 병행이 가장 효과적 (Traceloop 템플릿 활용)
- 골든 데이터셋:
BERTScore등 메트릭으로 정확도 검증, 랜덤 샘플링:OTEL_TRACES_SAMPLER_ARG설정으로 실시간 모니터링 - 도구 선택: CI/CD에
Traceloop, 규제 감사에Evidently AI사용 - 주의사항: 골든 데이터셋은 정기적으로 업데이트, 샘플링 시 통계적 신뢰도 확인 (Wilson 점수 간격 적용)