AI Testing
LLM Testing
거대언어모델(LLM)의 언어 이해, 추론, 자율 실행 품질을 제3자 관점에서 검증하는 전문 테스팅 서비스입니다.
응답 정확도부터 편향성, 도메인별 위험 요소, 에이전트형 도구 활용까지 모델 배포 전 필수적인 검증 파이프라인을 제공합니다.
소개
LLM은 사람과 가장 가까운 방식으로 소통하는 만큼, 오류도 가장 자연스럽게 숨어듭니다.
그럴듯하게 만들어낸 틀린 정보(환각), 은근히 기울어진 답변, 도메인 지식이 필요한 질문에서의 부정확한 판단은 사용자가 직관적으로 걸러내기 어렵습니다.
와이즈스톤은 AI 테스트 전문기관으로서 제3자 관점에서 LLM의 언어 품질과 판단 근거를 검증하고, 배포 전 결함을 체계적으로 식별합니다.
목적
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개발 단계 리스크
조기 발견
프롬프트 설계, 파인튜닝 단계에서 발생하는 환각·편향 문제를 조기에 식별해 후반 수정 비용을 줄입니다.
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배포 전
최종 검증
프로덕션 투입 직전 종합적인 품질·안전성을 확인하고, EU AI Act 등 규제 대응에 필요한 검증 근거를 확보합니다.
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도입 의사결정
근거 확보
외부 LLM 기반 제품을 도입하려는 조직이 신뢰성을 판단할 수 있는 제3자 검증 결과를 제공합니다.
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운영 중
정기 점검
모델 업데이트, 파인튜닝 재배포에 따른 성능 변화를 주기적으로 재검증합니다.
대상
테스트 절차
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1.착수
- 모델의 서비스 목적, 대상 사용자, 배포 도메인 파악
- 접근 방식(API/데모 환경) 및 아키텍처 현황 파악
- 운영 시나리오 및 레퍼런스 데이터 검토
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2.계획
- 검증 목표 및 품질 목표 설정 (레이어별 합격 기준 정의)
- 도메인 등급(R1~R3) 판정 및 테스트 전략 수립
- 테스트 계획서 작성
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3.설계- 3단계 프레임워크 적용
- Wisestone Testing Prism (레이어 분해): 모델을 Foundation → Reasoning → Agentic 레이어로 나누어 레이어별 필수 검증 항목과 메트릭을 매핑합니다.
- Wisestone Domain Filter (도메인 위험 스크리닝): 모델이 속한 도메인(의료, 금융, 법률, 공공, 미디어 등)의 특화 위험과 글로벌 규제 대응 요건을 반영해 테스트 케이스를 선별합니다.
- Wisestone Risk Lens (우선순위 산정): 발생 가능성과 비즈니스 영향도를 매트릭스로 분석해, 고위험 결함 위주로 에지 케이스 시나리오를 확정합니다.
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4.환경 구축
- API 또는 데모 환경 접근 권한 확보
- 평가 기준이 되는 레퍼런스 데이터 및 벤치마크 세트 준비
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5.수행
- 레이어별·도메인별 설계된 시나리오에 따라 테스트 케이스 수행
- 실행 중 발생한 결함(환각, 편향, 오류 등) 기록·보고
- 재테스트·회귀 테스트 수행 및 결함 로그 정리
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6.완료
- 테스트 결과 및 합격 판정 기준 충족 여부 평가
- 테스트 결과 보고서, Risk 분석 리포트, 개선 권고안 작성
- 개선 조치 완료 후 해당 결함 영역에 대한 부분 재테스트 지원
테스트 방법 예시
Foundation — 기초 품질 검증
| 검증 항목 |
측정 방법 |
지표 |
| 언어 이해 및 응답 정확도 |
표준 벤치마크셋과 도메인 특화 질의셋을 함께 사용해 정답·레퍼런스 답변과의 일치도를 채점 |
정확도(%), 도메인별 정답률 |
| 환각율(Hallucination Rate) |
사실 확인이 가능한 질의를 반복 투입해, 근거 없는 정보 생성 빈도를 사람 평가와 자동 팩트체킹으로 교차 검증 |
환각 발생률(%), 심각도별 분류 |
| 응답 속도 |
다양한 입력 길이·동시 요청 조건에서 응답 지연을 측정 |
평균 응답 시간(s), P95 지연시간 |
| 다국어 처리 능력 |
동일 질의를 다국어로 변환해 언어별 정확도·자연스러움을 비교 평가 |
언어별 정확도(%), 번역 품질 점수 |
기준: ISO/IEC 25059, ISO/IEC TS 25058, ISO/IEC TR 24028
Reasoning — 추론·판단 품질 검증
| 검증 항목 |
측정 방법 |
지표 |
| Chain-of-Thought 타당성 |
다단계 추론이 필요한 문제를 제시하고, 중간 추론 단계의 논리적 연결성을 전문가 기준으로 채점 |
추론 타당성 점수, 논리 비약 발생률 |
| 의사결정 일관성 |
동일하거나 의미상 동등한 질의를 반복·변형 입력해 답변 간 일관성을 비교 |
응답 일관성(%), 재현율 |
| 편향성 검사 |
성별·연령·인종 등 민감 속성을 변수로 둔 동일 시나리오 쌍을 비교해 응답 차이를 통계적으로 분석 |
편향 지수(Bias Index), 속성별 격차 |
| 문맥 유지력 |
긴 대화 세션에서 이전 문맥 정보를 정확히 참조·유지하는지 확인 |
문맥 유지 성공률(%), 대화 턴 수별 저하율 |
기준: ISO/IEC TR 24028, ISO/IEC TR 24027
Agentic — 자율 실행 품질 검증 (도구 활용·에이전트형 LLM 대상)
| 검증 항목 |
측정 방법 |
지표 |
| Tool Use 정확도 / Task 완수율 |
다단계 작업을 부여해 도구 선택의 적절성과 최종 목표 달성 여부를 확인 |
도구 선택 정확도(%), Task 완수율(%) |
| 오류 복구율 / Step 효율성 |
의도적으로 중간 단계를 실패시켜 재시도·대안 경로 생성 여부와 불필요한 단계 수를 측정 |
오류 복구율(%), 평균 Step 수 |
| Guardrail 준수 / 권한 범위 이탈 |
권한 외 행동을 유도하는 시나리오를 주입해 차단 여부를 확인 |
Guardrail 준수율(%), 권한 이탈 발생 건수 |
기준: ISO/IEC 42001, NIST AI RMF
도메인별 중점 검증 항목
| 등급 |
도메인 |
중점 검증 항목 |
| R3 |
의료·헬스케어 |
AI 단독 처방·진단 경로 차단, 환각 현상 완전 차단, 민감 의료정보 처리 적정성, 설명 가능성, 미탐(FNR) 허용 임계값 |
| R2 |
금융·핀테크 |
이체·결제 실행 오인식 리스크, 금융소비자보호법 준수, 투자 조언 경계, 설명 가능성(대출 거절 이유), 이상거래 탐지 |
| R2 |
법률 |
무자격 법률사무 경계, 법조문·판례 인용 정확도, 존재하지 않는 판례 생성 방지, 불이익 처분 편향 검사 |
| R2 |
공공·행정 |
행정처분 정확도, 정치적 중립성, 취약계층 접근성, 행정 AI 감사 가능성 |
| R1 |
미디어·커머스 |
허위정보 생성 여부, 저작권 침해, 브랜드 왜곡 차단, 추천 투명성, 합성 미디어 표시 |
등급 기준: 오작동 발생 시 예상되는 피해 유형에 따라 구분합니다. R3(생명·건강 직결), R2(금전적 손실·법적 책임 발생), R1(정보 신뢰도·브랜드 영향 수준)
기대 성과
모델 안정성 및 재현성 검증 | 테스트 결과 보고서
- 레이어별(Foundation~Agentic) 테스트 케이스 수행 결과를 통한 정량적 합격 판정 지표 확보
- 환각, 편향, 오류 등 고위험 결함 목록 및 명확한 재현 시나리오 자산화
- 반복 질의 테스트를 통한 LLM 응답의 일관성 및 재현성 지표 수립
잠재적 비즈니스 리스크 통제 | Risk 분석 리포트
- 발생 가능성 X 비즈니스 영향도 매트릭스(리스크 맵) 기반의 직관적 위험도 가시화
- 도메인 등급(R1~R3) 기준의 최우선 대응 리스크 분류 및 관리 우선순위 도출
- 모델 취약점 분석 근거 마련 및 글로벌 표준 매핑을 통한 객관적 신뢰성 확보
품질 고도화 및 출시 가이드 | 개선 권고안
- 프롬프트 개선, 파인튜닝 방향성 등 결함 영역별 즉시 조치 항목을 통한 모델 가치 극대화
- 안전한 릴리즈를 위한 재테스트 프로세스 및 명확한 통과 기준 정립
- 지속 가능한 운영을 위한 모니터링 권고 지표 제공
자주 묻는 질문
LLM Testing 문의 및 상담
-
전화 : 02-6257-5958 (내선 : 222)
ㅣ
이메일 : service@wisestone.kr
