AI 응답 품질을 평가하는 가장 스마트한 방법 - Microsoft.Extensions.AI.Evaluation 라이브러리 완전 정복

https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/ai/conceptual/evaluation-libraries

AI 기능이 포함된 애플리케이션을 개발하면서 가장 많이 부딪히는 문제 중 하나는 “정확하고 신뢰할 수 있는 응답이 생성되는가?”입니다. 특히 LLM 기반의 응답은 복잡하고, 경우에 따라 잘못된 정보나 부적절한 내용을 포함할 수 있어 검증이 매우 중요합니다.

이 블로그에서는 Microsoft에서 제공하는 Microsoft.Extensions.AI.Evaluation 라이브러리의 개념부터 실제 구성 요소, 주요 특장점, 평가 지표, 그리고 기존 테스트 프레임워크와의 통합 방식까지 하나하나 살펴봅니다. 이 글을 통해 AI 평가 자동화의 시작점을 찾고, 자신 있는 품질의 지능형 앱을 개발할 수 있는 방법을 이해할 수 있습니다.

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Microsoft.Extensions.AI.Evaluation이란?

이 라이브러리는 .NET 기반의 지능형 애플리케이션에서 AI 응답의 품질과 정확성을 평가할 수 있도록 지원합니다. Relevance(관련성), Truthfulness(진실성), Coherence(논리성), Completeness(완전성) 같은 다양한 지표를 기준으로 AI의 출력을 검증할 수 있습니다.

Microsoft Copilot 프로젝트에서도 활용되었으며, Microsoft.Extensions.AI 추상화를 기반으로 구성돼 있어 .NET 생태계에 자연스럽게 통합됩니다.

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라이브러리 구성 요소 소개

이 기능은 여러 NuGet 패키지로 분리되어 있어 필요에 따라 선택적으로 사용할 수 있습니다:

• Microsoft.Extensions.AI.Evaluation: 핵심 추상화와 평가 타입 정의
• Microsoft.Extensions.AI.Evaluation.Quality: 품질 평가를 위한 LLM 기반 평가자 제공
• Microsoft.Extensions.AI.Evaluation.Safety: Azure AI Foundry Evaluation 서비스를 통한 안전성 평가자 제공
• Microsoft.Extensions.AI.Evaluation.Reporting: 결과 저장 및 보고서 생성을 위한 기능 포함
• Microsoft.Extensions.AI.Evaluation.Reporting.Azure: Azure Storage에 평가 결과를 저장하는 기능 제공
• Microsoft.Extensions.AI.Evaluation.Console: CLI 도구를 통한 리포트 생성 및 데이터 관리 가능

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품질 평가: AI 응답의 완성도를 검증하는 기준

AI 모델의 성능을 제대로 파악하려면, 단순히 “잘 작동하는지”를 넘어 다양한 측면에서 응답을 분석해야 합니다. 이 라이브러리는 아래와 같은 다양한 품질 평가자(Evaluator)를 제공합니다.

평갈자	평가 기준	설명
RelevanceEvaluator	관련성	응답이 쿼리와 얼마나 관련 있는지 평가
CompletenessEvaluator	완전성	응답이 얼마나 포괄적이고 정확한지 평가
RetrievalEvaluator	정보 검색	컨텍스트 정보 검색 성능 평가
FluencyEvaluator	문장 유창성	문법 정확성, 어휘 사용, 문장 구성 등 평가
CoherenceEvaluator	논리성	아이디어의 흐름이 논리적인지 평가
EquivalenceEvaluator	동등성	정답과의 유사도 평가
GroundednessEvaluator	근거 기반	주어진 컨텍스트와의 정합성 평가
RelevanceTruthAndCompletenessEvaluator	관련성, 진실성, 완전성	세 가지 지표를 동시에 평가 (실험적 기능)

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안전성 평가: AI가 생성하는 유해 콘텐츠 사전 차단

지능형 애플리케이션에서 신뢰를 확보하려면 품질 못지않게 안전성도 중요합니다. Azure AI Foundry Evaluation 서비스를 이용한 안전성 평가자는 다음과 같은 항목을 점검합니다:

평가자	평가	항목 설명
GroundednessProEvaluator	정합성 Pro	고도화된 정합성 평가
ProtectedMaterialEvaluator	민감 정보	보호 대상 자료 포함 여부 점검
UngroundedAttributesEvaluator	근거 없는 속성	사용자 속성에 대한 근거 없는 추론 여부 점검
HateAndUnfairnessEvaluator	혐오 및 불공정	혐오 표현 또는 편향성 평가
SelfHarmEvaluator	자해 유도	자해 유도 표현 탐지
ViolenceEvaluator	폭력성	폭력적 표현 탐지
SexualEvaluator	성적 콘텐츠	부적절한 성적 표현 탐지
CodeVulnerabilityEvaluator	보안 취약성	보안상 위험한 코드 여부 평가
IndirectAttackEvaluator	간접 공격	침투, 정보 수집 등 간접 공격 탐지

또한 ContentHarmEvaluator를 활용하면 주요 4가지 항목(혐오, 자해, 폭력, 성적 콘텐츠)을 단일 평가로 처리할 수 있습니다.

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캐시 및 리포팅 기능

반복되는 테스트에서는 응답을 매번 새로 평가하는 것은 비효율적일 수 있습니다. 이 라이브러리는 응답 결과를 캐싱하여 속도와 비용을 절감하고, 동일한 요청에 대해 빠르게 결과를 반환할 수 있도록 돕습니다.

또한 평가 결과를 저장하고, 이를 기반으로 Azure DevOps와 같은 환경에서 시각적인 리포트를 생성할 수 있습니다. dotnet aieval CLI 도구를 이용하면 손쉽게 리포트 생성, 캐시 데이터 관리 등이 가능합니다.

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기존 테스트 프레임워크와의 통합

Microsoft.Extensions.AI.Evaluation은 MSTest, xUnit, NUnit 등 다양한 .NET 테스트 프레임워크와 자연스럽게 연동됩니다. 기존에 사용하던 CI/CD 파이프라인(Test Explorer, dotnet test 등)과 함께 사용할 수 있어, 기존 테스트 흐름을 유지하면서 AI 평가를 추가할 수 있습니다.

또한, 평가 결과를 텔레메트리로 전송해 모니터링 대시보드에서도 실시간 확인이 가능합니다.

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지능형 앱 개발의 새로운 기준

AI 모델의 성능은 더 이상 추측에 맡겨둘 수 없습니다. Microsoft.Extensions.AI.Evaluation 라이브러리는 정량적 지표와 자동화된 테스트, 리포트 기능을 통해 AI 응답의 품질과 안전성을 체계적으로 평가할 수 있는 강력한 도구입니다.

지능형 앱을 개발하고 있다면, 이 평가 라이브러리를 활용해 AI 시스템의 신뢰성과 안정성을 확보해보세요. 더 나은 사용자 경험과, 더 적은 실수, 더 강력한 서비스 품질을 기대할 수 있습니다.

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필요하신 경우, 해당 내용을 개별 섹션으로 나누어 시리즈 형 블로그로도 변환 가능합니다. 추가 요청이 있으시면 언제든지 말씀해주세요.

https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/ai/conceptual/evaluation-libraries

The Microsoft.Extensions.AI.Evaluation libraries - .NET