강평이님의 생생한 수강평, 실리콘밸리 개발자가 알려주는 LLM 평가 하네스 엔지니어링

감에 의존하던 LLM 품질 관리를 수치와 코드로 정리해 준 명강의 LLM 서비스를 개발하면서 프롬프트나 모델을 바꿀 때마다 '답변 품질이 진짜 좋아진 건지, 아니면 다른 쪽에서 깨졌는지' 명확하게 검증하기 어려워 늘 고민이 많았습니다. 이 강의는 단순 API 호출을 넘어 규칙 기반 채점부터 LLM-as-a-Judge, 편향(Bias) 방지, 그리고 배포 전 회귀 테스트 파이프라인 구축까지 단계별로 체계적으로 다뤄줍니다. 특히 외부 유료 API나 무거운 프레임워크에 의존하지 않고 로컬 환경에서 밑바닥부터 평가 하네스를 직접 구현해 보는 과정 덕분에 원리를 확실하게 이해할 수 있었습니다. LLM 기능을 프로덕션 레벨에서 안정적으로 배포하고 운영하고자 하는 엔지니어분들께 필수 강의로 추천합니다.

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