딥이밸

DeepEval

Pytest 스타일로 LLM 출력을 50개 이상 지표로 검증하고 프로덕션까지 모니터링하는 오픈소스 테스트 프레임워크

무료 + 유료WebAPICLI오픈소스한국어LLM 기반멀티모달

소개

DeepEval은 LLM 애플리케이션을 위한 오픈소스 단위 테스트 프레임워크로, Pytest와 유사한 환경에서 50개 이상의 지표를 기반으로 모델 성능을 검증합니다. 단순한 평가를 넘어 합성 데이터 생성, 프롬프트 최적화, Red Teaming 및 실시간 observability를 지원하여 LLM 개발의 전 생애주기를 관리합니다. DeepEval 4.0부터는 코딩 에이전트를 위한 eval-driven 반복 워크플로우와 터미널 UI 트레이스 인스펙터를 추가하였습니다.

활용 워크플로우

입력

RAG 시스템에서 추출된 컨텍스트 및 생성 결과기술 문서 및 지식 베이스 데이터 (PDF, JSON 등)GitHub 저장소 내 Pytest 기반 테스트 시나리오LangChain/LlamaIndex 애플리케이션 트레이스 데이터

딥이밸

Synthesizer 데이터 생성: 지식 베이스를 분석하여 고품질의 골든 데이터셋(Golden Dataset) 자동 생성Metric 기반 정량 평가: G-Eval, Hallucination 등 50개 이상의 지표를 활용해 LLM 응답을 0~1 점수로 수치화Pytest 병렬 테스트 실행: deepeval CLI를 통해 수백 개의 테스트 케이스를 CI/CD 환경에서 병렬 검증Confident AI 분석 및 동기화: 테스트 결과를 클라우드 대시보드로 전송하여 모델 버전 간 회귀 분석 수행

출력

Chain-of-Thought 근거가 포함된 LLM 평가 리포트Confident AI 시각화 대시보드 및 회귀 분석 그래프CI/CD 파이프라인 Pass/Fail 상태 및 배포 승인 신호GEPA 알고리즘으로 생성된 최적화 프롬프트 템플릿

RAG Triad & 에이전트 평가

검색 엔진(Recall/Precision)과 생성기(Faithfulness/Relevancy)의 성능을 개별 컴포넌트 단위로 정밀 측정

AI Red Teaming

독성(Toxicity), 편향성, 개인정보 유출 등 보안 취약점을 공격적 시나리오로 자동 테스트

자동 프롬프트 최적화

테스트 결과에 기반하여 LLM이 스스로 프롬프트를 수정하고 성능을 개선하는 GEPA 워크플로우

핵심 차별점: Pytest와 완벽하게 호환되는 인터페이스를 제공하며, G-Eval을 통해 주관적인 'vibe check'를 자동화된 정량적 단위 테스트로 변환한다.

주요 기능

50개 이상의 LLM 평가 지표 (환각·독성·편향 등)
GEPA/MIPROv2 기반 프롬프트 자동 최적화
멀티모달 및 AI 에이전트 평가 지원
자동 합성 데이터셋 생성기(Synthesizer)
AI Red Teaming 및 보안 가드레일
실시간 프로덕션 트레이싱 및 관측 가능성(Observability)
v4.0: 코딩 에이전트 전용 eval-driven 반복 워크플로우 및 TUI 트레이스 인스펙터

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

사용법이 매우 직관적이며, 다양한 평가 지표를 기본 제공합니다. Confident AI 클라우드 대시보드를 통해 팀 단위의 협업과 결과 관리가 편리하며 멀티모달 평가도 지원합니다.

단점

클라우드 대시보드의 고급 기능은 유료이며, 대규모 데이터셋 평가 시 API 비용과 실행 시간이 증가할 수 있습니다.

가격 정보

무료 + 유료시작 가격: Free / $19.99/mo (Starter)

오픈 소스 프레임워크인 DeepEval은 무료이며, 이를 지원하는 Confident AI 플랫폼은 무료 티어를 제공한다. Starter 플랜은 사용자당 월 $19.99부터 시작하며 더 많은 테스트 케이스와 데이터 보관 기능을 포함한다. 대규모 팀을 위한 Premium 및 Enterprise 플랜은 별도 문의가 필요하다.

가격표 확인하기

정보 확인일: 2026. 8. 30. · 가격은 공식 페이지에서 재확인하세요