컨피던트 AI

컨피던트 AI

Confident AI

DeepEval 기반으로 LLM의 신뢰성을 정량 측정하고 CI/CD에서 성능 회귀를 방지하는 평가 플랫폼

부분 무료webdesktop오픈소스LLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기confident-ai.com

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Free · 무료2026-06-15 확인
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v4.0.52026-05-13
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2026-05-13 DeepEval 4.0 출시: 코딩 에이전트 네이티브 평가 워크플로우(Claude Code·Cursor·Codex 지원), 터미널 UI(TUI), 자동 LLM 트레이스 감지 기능 추가. 소스: h

2026-06-15 직접 확인 · 자동 검증 데이터

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2026-06-15 확인

가격 정보

부분 무료시작 가격: Free / $19.99/user/mo (Starter)라이브 확인 2026-06-15

LLM 평가 및 모니터링 플랫폼으로 무료 플랜(Community)을 제공하여 기본적인 테스트 리포트를 확인할 수 있습니다. 유료 플랜인 Starter는 사용자당 월 $19.99부터 시작하며, 더 많은 테스트 실행 횟수와 데이터 보관 기간을 지원합니다. 고급 기능을 포함한 Premium 플랜은 월 $79.99부터 시작합니다.

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최근 업데이트와 소식

소개AI 요약

Confident AI는 오픈소스 프레임워크 DeepEval의 제작자가 개발한 엔터프라이즈급 AI 평가 및 관측 가능성 플랫폼입니다. RAG 시스템, AI 에이전트멀티모달 모델의 신뢰성을 보장하기 위해 50개 이상의 연구 기반 메트릭, 자동 프롬프트 최적화, 그리고 정교한 레드팀(DeepTeam) 기능을 제공합니다. 2026년 5월 DeepEval 4.0이 출시되어 Claude Code·Cursor·Codex 등 코딩 에이전트와 직접 연동하는 에이전트 네이티브 평가 워크플로우가 도입되었습니다.

활용 워크플로우

입력

LLM 애플리케이션 추적 데이터 (OpenTelemetry/SDK)합성 데이터 생성을 위한 소스 문서 및 골든 데이터셋GitHub Actions 기반 CI/CD 파이프라인 트리거멀티모달 입력 소스 (텍스트, 이미지, 오디오)

컨피던트 AI

DeepEval 프레임워크를 통한 Pytest 기반 단위 테스트 실행50개 이상의 LLM-as-a-judge 메트릭 평가 (G-Eval, 환각, RAG 지표)DeepTeam 기반 레드팀 취약점 스캔 (Prompt Injection, PII 유출 등)GEPA(Genetic-Pareto) 알고리즘을 통한 프롬프트 자동 최적화

출력

상세 평가 대시보드 및 버전별 회귀 분석 리포트최적화된 프롬프트 템플릿 및 모델 구성 파라미터CVSS 기반 AI 보안 위협 프로필 및 규제 준수 보고서실시간 프로덕션 환각 알림 및 가드레일 로그

자동화된 레드팀 테스트 (DeepTeam)

OWASP Top 10 및 NIST AI RMF 기준에 따라 40개 이상의 취약점을 시뮬레이션하여 AI 보안성을 검증합니다.

합성 데이터 생성 및 시뮬레이션

테스트 데이터가 부족한 경우, Synthesizer를 통해 실제와 유사한 대화형 또는 단일 턴 테스트 케이스를 대량 생성합니다.

에이전틱 워크플로우 평가

AI 에이전트의 도구 호출 정확성(Tool Correctness)과 계획 준수 여부 등 복잡한 추론 과정을 단계별로 평가합니다.

핵심 차별점: 오픈소스 DeepEval 프레임워크와 결합하여 로컬 개발, CI/CD 테스트, 프로덕션 모니터링 및 프롬프트 최적화를 단일 플랫폼에서 지원하는 종단 간 AI 품질 관리 솔루션입니다.

주요 기능AI 요약

  • 50개 이상의 LLM-as-a-judge 평가 메트릭(G-Eval, DAG 등)
  • GEPA 기반 자동 프롬프트 최적화
  • DeepTeam 레드팀 및 40개 이상 취약점 스캔
  • OpenTelemetry 기반 벤더 중립적 추적
  • 멀티모달(텍스트·이미지·오디오) 평가 지원

장점 & 단점AI 분석

공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다

장점

  • 검색과 생성 단계를 구분해 실패 지점을 정확히 파악하는 컴포넌트 단위 평가 기능
  • 코드 없이 UI와 CSV 업로드만으로 평가 실행 가능한 노코드 워크플로우
  • GPT-4에서 저렴한 모델로 전환해 LLM 비용 80% 절감 사례 보유
  • 개발 파이프라인에서 회귀 테스트 실행으로 데이터 기반 변경 가능
  • 자연어로 평가 기준을 입력해 커스텀 메트릭을 간단히 생성하는 G-Eval 기능
  • LangChain, LlamaIndex에 구애받지 않는 프레임워크 독립적 구조

단점

  • LLM이 다른 LLM을 평가하는 방식이 신뢰성 문제를 야기할 수 있다는 사용자 우려
  • 소형 모델 사용 시 메트릭 정확도 저하로 GPT-4o나 DeepSeek 필요
  • 수익 없는 소규모 프로젝트에는 30달러 이상 가격과 설정 시간이 부담
  • 한 번 통합하면 다른 도구로 전환이 쉽지 않은 아키텍처 의존성 존재
  • 완전한 자체 호스팅 웹 UI 버전에 대한 사용자 요구 미충족

활용 사례AI 요약

  • RAG 파이프라인의 검색 정확도 및 답변 신뢰성 자동 검증
  • AI 에이전트 도구 사용 및 워크플로우 실행력 평가
  • 기업 보안 가이드라인 준수를 위한 AI 레드팀 테스트
  • 프롬프트 A/B 테스트 및 자동 튜닝으로 비용 최적화

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대안 도구

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