딥이밸

딥이밸

DeepEval

Pytest와 유사한 방식으로 LLM 성능을 테스트하는 도구

부분 무료WebAPICLI오픈소스LLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기confident-ai.com
웨이츠 앤 바이어스와(과) 비교하기

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.

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
  • GEPA/MIPROv2 프롬프트 자동 최적화
  • 멀티모달AI 에이전트 평가
  • 자동 합성 데이터 생성기(Synthesizer)
  • AI Red Teaming 및 보안 가드레일
  • 실시간 프로덕션 트레이싱 및 모니터링

가격 정보

부분 무료시작 가격: 월 $19.99

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

활용 사례

  • RAG 파이프라인 정밀 평가
  • LLM 에이전트 의사결정 정확도 측정
  • 배포 전 회귀 테스트 및 성능 벤치마킹
  • 프롬프트 엔지니어링 자동화

대상 사용자

LLM 개발자QA 엔지니어AI 제품 매니저

연동 서비스

PytestGitHub ActionsLangChainLlamaIndex

태그

LLM 테스트단위 테스트AI 모니터링오픈소스MLOps

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