What is Deepchecks?
Deepchecks는 AI 팀을 위해 설계된 포괄적인 엔드투엔드 평가 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 LLM 애플리케이션 테스트 시 겪는 복잡하고 주관적이며 수동적인 과정을 효과적으로 개선하여, 개발에서 프로덕션으로 더 빠르고 자신감 있게 전환할 수 있도록 지원합니다. Deepchecks는 LLM 평가를 임시 프로젝트의 연속이 아닌, 체계적이고 데이터 중심적인 워크플로로 전환시킵니다.
핵심 기능
🧪 자동화된 채점 및 주석 기능 정교한 파이프라인을 활용하여 미묘한 제약 조건을 기반으로 LLM 상호작용을 자동으로 채점하고 주석을 달아줍니다. 수동 재정의(manual override) 기능을 통해 모든 제어권을 유지할 수 있으며, 이를 통해 탁월한 정확도를 위해 자동화 시스템을 미세 조정하는 '골든 세트' 또는 '진실값(ground truth)'을 생성할 수 있습니다.
📊 포괄적인 버전 비교 LLM 스택의 모든 구성 요소를 체계적으로 비교하여 지표 기반의 결정을 내릴 수 있습니다. 다양한 프롬프트, 모델(예: GPT-4 vs. Claude 3), 벡터 데이터베이스 및 검색 방법을 쉽게 실험하고 검증하여 특정 사용 사례에 최적의 구성을 찾을 수 있습니다.
🔍 전체 라이프사이클 모니터링 및 디버깅 사전 프로덕션 테스트를 넘어선 영역까지 지원합니다. Deepchecks는 프로덕션 환경에서 LLM 애플리케이션을 실시간으로 모니터링하여 환각 현상, 성능 저하 또는 유해한 콘텐츠를 포착합니다. 이 플랫폼의 근본 원인 분석 도구는 애플리케이션의 가장 취약한 부분을 체계적으로 식별하고 오류가 발생한 정확한 단계를 찾아내는 데 도움을 줍니다.
🛡️ 유연하고 안전한 배포 Deepchecks를 기존 시스템 스택에 안심하고 통합할 수 있습니다. 멀티테넌트 SaaS부터 AWS GovCloud, 완전 온프레미스 솔루션에 이르는 다양한 배포 옵션을 통해 SOC2, GDPR, HIPAA 규정 준수를 포함한 모든 데이터 프라이버시 또는 보안 제약 조건을 충족할 수 있습니다.
사용 사례
1. 고객 지원 RAG 에이전트 최적화 고객의 질문에 지식 기반으로 답변하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 에이전트를 개발하고 있다고 가정해 봅시다. 일화적인 증거에 의존하는 대신, Deepchecks를 사용하여 다양한 임베딩 모델과 청킹 전략을 비교하는 수십 가지 실험을 실행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 응답 관련성 및 사실 정확도에 대한 명확하고 정량적인 점수를 제공하여, 가장 유용한 답변을 제공하고 환각 현상을 줄이는 버전을 확실하게 선택할 수 있도록 돕습니다.
2. 콘텐츠 생성 도구의 AI 안전성 확보 귀사 팀은 마케팅 문구를 생성하는 도구를 개발했습니다. 브랜드 손상을 방지하기 위해 생성된 결과물이 항상 브랜드 이미지에 부합하고 안전하며 유해한 콘텐츠가 없도록 해야 합니다. Deepchecks를 CI/CD 파이프라인 내에서 지속적으로 실행하도록 구성하여, 정의된 안전성 지표를 위반하는 모든 응답을 자동으로 플래그할 수 있습니다. 프로덕션 환경에서는 예상치 못한 동작을 지속적으로 모니터링하며, 모델이 문제가 있는 콘텐츠를 생성할 경우 즉시 경고하여 사용자에게 영향을 미치기 전에 개입할 수 있도록 합니다.
Deepchecks의 차별점
시중에는 많은 평가 도구가 있지만, Deepchecks는 LLM 유효성 검사의 핵심 과제를 해결하기 위해 특별히 설계되었습니다.
'LLM-as-a-Judge'를 넘어선 혁신: 단일 범용 LLM에 평가를 전적으로 의존하는 대신, Deepchecks는 독점적인 Swarm of Evaluation Agents 기술을 활용합니다. 이 고급 아키텍처는 'MoE(Mixture of Experts)' 기술을 활용하여 상호 협력하는 전문화된 소규모 언어 모델(SLM) 세트와 다단계 NLP 파이프라인으로 구성되어 있습니다. 이 접근 방식은 마치 지능적인 인간 주석자가 평가하는 것과 같은 방식으로 우수한 정확성과 일관성을 제공합니다.
진정한 엔드투엔드 플랫폼: 많은 오픈 소스 프로젝트가 평가 기술을 제공하지만, 실질적인 솔루션이 되기 위해서는 종종 상당한 DIY 노력이 필요합니다. Deepchecks는 테스트 데이터셋 생성 및 개발 단계에서의 버전 비교부터 프로덕션 환경에서의 강력한 모니터링 및 디버깅에 이르기까지 전체 라이프사이클을 포괄하는 완전하고 통합된 플랫폼을 제공합니다.
증거 기반의 결과: Deepchecks를 사용하는 팀은 가시적이고 비즈니스에 핵심적인 성과를 보고합니다. 이 플랫폼은 환각 현상 및 저품질 응답을 70% 감소시키고, 새로운 LLM 애플리케이션의 프로덕션 출시 시간을 5배 단축시키는 것으로 입증되었습니다.
결론:
Deepchecks는 고품질 LLM 애플리케이션을 구축, 배포 및 유지 관리하는 데 필요한 엄격하고 확장 가능하며 체계적인 프레임워크를 제공합니다. 주관적인 추측을 자동화된 데이터 중심 평가로 대체함으로써, 더 빠르게 혁신하고 위험을 완화하며 지속적으로 가치를 제공하는 제품을 출시할 수 있습니다.
Deepchecks가 LLM 개발 라이프사이클을 간소화하고 애플리케이션이 의도한 대로 작동하도록 보장하는 방법을 살펴보십시오.
More information on Deepchecks
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2019-6
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Deepchecks was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-11-29.
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