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[웨비나] 당신의 AI, 정말 안전한가요?
SME

전문가 검증 기반 RAG·Vertical 벤치마크 구축

고객
국내 통신사
분야
금융, 법률. AI 평가
유형
텍스트, 평가데이터, 평가 프레임워크
고객
국내 통신사
분야
금융, 법률, AI 평가
유형
텍스트, 평가데이터, 평가 프레임워크

LLM 고난도 문제 해결 성능 향상을 위한 학습 데이터셋 5,000건 +

LLM 고난도 문제 해결 성능 향상을 위한 학습 데이터셋 5,000건 +

AI학습데이터
벤치마크
RAG평가
Vertical모델
금융
법률
전문가검증
평가프레임워크
AI평가데이터
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RAG평가
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법률
전문가검증
평가프레임워크

프로젝트 개요

도메인 맞춤형 평가 데이터셋 설계

금융·법률 지식 구조와 질문 유형을 반영하여 실무 적합성을 검증할 수 있는 전문 데이터셋 구축

전문가 검증 기반 RAG/Vertical 평가

현업 전문가의 검증을 거친 평가 지표 및 프레임워크 코드 설계로 신뢰성 확보

AI 시스템 성능 검증 기반 마련

단순 문항 생성을 넘어, 특화 모델의 실질적인 업무 수행 능력을 정량적으로 평가하는 체계 수립

도메인 맞춤형 평가 데이터셋 설계

금융·법률 지식 구조와 질문 유형을 반영하여 실무 적합성을 검증할 수 있는 전문 데이터셋 구축

전문가 검증 기반 RAG/Vertical 평가

현업 전문가의 검증을 거친 평가 지표 및 프레임워크 코드 설계로 신뢰성 확보

AI 시스템 성능 검증 기반 마련

단순 문항 생성을 넘어, 특화 모델의 실질적인 업무 수행 능력을 정량적으로 평가하는 체계 수립

문제점

1. 범용 평가 모델의 한계
1. 범용 평가 모델의 한계

금융·법률 등 고신뢰 도메인의 복잡성과 특수한 지식 체계를 반영한 정밀 검증의 어려움

2. 산업 특화 검증 방법론의 부재
2. 산업 특화 검증 방법론의 부재

RAG 및 Vertical 모델의 실무 역량을 도메인 맥락에서 객관적으로 측정할 수 있는 독자적 기준 미비

3. 현업 전문가 기반 검증 체계의 부재
3. 현업 전문가 기반 검증 체계의 부재

실제 업무 적합성을 보장하기 위해 도메인 전문가의 인사이트가 투입된 고품질 검증 데이터셋 및 체계 마련 필요

솔루션

1. 도메인 특화 평가 범위 및 지표 설계
1. 도메인 특화 평가 범위 및 지표 설계
• 고객 요구사항 기반의 평가 범위 정의 및 데이터 구조 질문·유형별 데이터셋 설계
• 도메인 전문가 자문을 반영한 실무 맥락 기반의 평가 지표 수립 및 고도화
2. 전문가 검증 기반 고품질 데이터셋 구축
2. 전문가 검증 기반 고품질 데이터셋 구축
• 신뢰도 높은 원천데이터 소싱·정제 및 LLM 기반 초벌 데이터 생성
• 작업자 검수와 도메인 전문가 최종 검토를 거친 실무 적합성 데이터셋 확정
3. 통합 평가 프레임워크 및 자동화 구현
3. 통합 평가 프레임워크 및 자동화 구현
• 최종 평가 데이터셋과 지표 운영을 위한 통합 프레임워크 체계 확정
• 성능 측정 및 성능 검증 효율화를 위한 평가 프레임워크 자동화 코드 설계

데이터 예시

활용분야

RAG 시스템 품질 검증

질문-검색-답변으로 이어지는 RAG 전 과정을 분석하여 참조 문서와 답변 간의 정보 일치성 및 검색 효율성 검증

Vertical AI 솔루션 성능 검수

실무 시나리오 기반의 평가 데이터셋을 적용, 특정 산업군 요구사항에 부합하는 솔루션의 완성도 최종 확인

도메인 특화 AI 성능 평가 체계 구축

범용 모델과 차별화된 산업별 고유 지식 체계를 반영, 지속 가능한 성능 측정 기준 및 자동화 평가 프레임워크 수립

외 다양한 사례에 적용 가능합니다.