Published on2026년 4월 15일LLM 평가 & 관측성 완전 가이드: Eval Harness, LLM-as-Judge, Tracing, 회귀 방지 (2025)llm-evalobservabilityllm-judgetracinglangsmithlangfusearizedeep-diveseries모델을 바꿨더니 더 좋아진 것 "같다"는 주장은 과학이 아니다. 2025년 LLM 제품의 실패 원인 1위는 "측정 안 함". Eval harness 설계, LLM-as-judge 함정과 보정, Trace·Span·Metric 3층 관측성, 프로덕션 피드백 루프, Phoenix·LangSmith·LangFuse·Helicone 비교까지. 평가를 제품 개발의 근간으로 세우는 법.
Published on2026년 3월 9일LLM 프로덕션 모니터링 플랫폼 비교: LangSmith·LangFuse·Arize Phoenix 실전 운영 가이드ai-platformllm-monitoringlangsmithlangfusearizeobservability2026-032026-03-09LLM 프로덕션 모니터링 플랫폼 3종(LangSmith, LangFuse, Arize Phoenix) 종합 비교 가이드. 트레이스 수집, 프롬프트 버전 관리, 평가 파이프라인, 비용 모니터링, 품질 대시보드 구성, 그리고 실전 선택 기준까지 코드 예제와 함께 다룹니다.
Published on2026년 3월 8일챗봇 성능 모니터링과 대화 품질 분석: 메트릭 설계부터 A/B 테스트 자동화까지chatbotmonitoringanalyticsab-testinglangsmithconversation-quality2026-032026-03-08챗봇 시스템의 성능 모니터링과 대화 품질 분석 실전 가이드. 핵심 메트릭 설계, LangSmith/Langfuse를 활용한 트레이싱, 자동 품질 평가 파이프라인, A/B 테스트 프레임워크 구축을 코드와 함께 다룹니다.