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관리형 기준표 기반 측정항목 세부정보
이 페이지에서는 Agent Platform SDK의 생성형 AI 클라이언트에서 사용할 수 있는 Gen AI Evaluation Service에서 제공하는 관리형 기준표 기반 측정항목의 전체 목록을 제공합니다.
테스트 기반 평가에 대한 자세한 내용은 평가 측정항목 정의를 참고하세요.
개요
Gen AI Evaluation Service는 테스트 기반 평가 프레임워크의 관리형 기준표 기반 측정항목 목록을 제공합니다.
관리형 기준표 기반 측정항목에는 버전 관리 번호가 있습니다. 측정항목은 기본적으로 최신 버전을 사용하지만 필요한 경우 특정 버전으로 고정할 수 있습니다.
from vertexai import types
text_quality_metric = types.RubricMetric.TEXT_QUALITY
general_quality_v1 = types.RubricMetric.GENERAL_QUALITY(version='v1')
모델 버전 및 리전 가용성
대부분의 관리형 측정항목 (예: general_quality_v2, instruction_following_v2, safety_v3, final_response_match_v3)의 최신 버전은 Gemini 3.5 Flash를 심사 모델로 사용합니다.
final_response_quality_v2 및 tool_use_quality_v2과 같이 기준표를 생성하는 에이전트 측정항목도 기준표 생성에 Gemini 3.1 Pro를 사용합니다.
이전 버전에서는 Gemini 2.5 Flash 및 Gemini 2.5 Pro를 사용합니다. 각 측정항목의 이전 버전과 LLM 호출은 측정항목 세부정보에 나열됩니다.
최신 버전은 Gemini 3.5 Flash를 사용할 수 있는 지역에서만 제공됩니다. Gemini 3.5 Flash를 사용할 수 없는 위치에서 평가를 실행하는 경우 앞의 예와 같이 측정항목을 이전 버전에 고정합니다.
하위 호환성
측정항목 프롬프트 템플릿으로 제공되는 측정항목의 경우 같은 방식으로 Agent Platform SDK의 생성형 AI 클라이언트를 통해 점별 측정항목에 계속 액세스할 수 있습니다. Agent Platform SDK의 생성형 AI 클라이언트에서는 쌍별 측정항목이 지원되지 않지만 평가 실행을 참조하여 같은 평가에서 두 모델을 비교합니다.
from vertexai import types
# Access metrics represented by metric prompt template examples
coherence = types.RubricMetric.COHERENCE
fluency = types.RubricMetric.FLUENCY
관리형 측정항목 세부정보
이 섹션에는 유형, 필수 입력, 예상 출력과 같은 세부정보가 포함된 관리형 측정항목이 나와 있습니다.
일반적인 품질
| 최신 버전 |
general_quality_v2 |
| 유형 |
적응형 기준표 |
| 설명 |
전반적인 모델 대답 품질을 평가하는 포괄적인 적응형 기준표 측정항목입니다. 프롬프트 콘텐츠를 기반으로 다양한 기준을 자동으로 생성하고 평가합니다. 이 방법은 대부분의 평가에 권장되는 출발지입니다. |
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.GENERAL_QUALITY |
| 입력 |
prompt
response
- (선택사항)
rubric_groups
이미 생성된 기준표가 있으면 평가에 사용할 기준표를 직접 제공할 수 있습니다.
|
| 출력 |
score
rubrics 및 해당 verdicts
점수는 기준표를 기반으로 한 대답 통과율을 나타냅니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 6회 |
| 이전 버전 |
general_quality_v1: Gemini 2.5 Flash 호출 6회 |
텍스트 품질
| 최신 버전 |
text_quality_v2 |
| 유형 |
적응형 기준표 |
| 설명 |
대답의 언어적 품질을 구체적으로 평가하는 타겟팅된 적응형 기준표 측정항목입니다. 유창성, 일관성, 문법과 같은 측면을 평가합니다. |
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.TEXT_QUALITY |
| 입력 |
prompt
response
- (선택사항)
rubric_groups
이미 생성된 기준표가 있으면 평가에 사용할 기준표를 직접 제공할 수 있습니다.
|
| 출력 |
score
rubrics 및 해당 verdicts
점수는 기준표를 기반으로 한 대답 통과율을 나타냅니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 6회 |
| 이전 버전 |
text_quality_v1: Gemini 2.5 Flash 호출 6회 |
안내 준수성
| 최신 버전 |
instruction_following_v2 |
| 유형 |
적응형 기준표 |
| 설명 |
프롬프트에 제공된 특정 제약 조건과 요청 사항을 얼마나 잘 준수하는지 측정하는 타겟팅된 적응형 기준표 측정항목입니다. |
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.INSTRUCTION_FOLLOWING |
| 입력 |
prompt
response
- (선택사항)
rubric_groups
이미 생성된 기준표가 있으면 평가에 사용할 기준표를 직접 제공할 수 있습니다.
|
| 출력 |
score(합격률)
rubrics 및 해당 verdicts
점수는 기준표를 기반으로 한 대답 통과율을 나타냅니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 6회 |
| 이전 버전 |
instruction_following_v1: Gemini 2.5 Flash 호출 6회 |
그라운딩
| 최신 버전 |
grounding_v2 |
| 유형 |
정적 기준표 |
| 설명 |
사실성과 일관성을 확인하는 점수 기반 측정항목입니다. 모델 대답이 컨텍스트를 기반으로 그라운딩되었는지 확인합니다. |
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.GROUNDING |
| 입력 |
|
| 출력 |
점수 범위는 0-1입니다. 문장에 unsupported 또는 contradictory 라벨이 지정된 경우 점수는 0입니다. 그렇지 않으면 점수는 supported 또는 no_rad로 라벨이 지정된 문장의 비율을 총 문장 수로 나눈 값을 나타냅니다.
explanation 필드는 다음 스키마가 있는 문장별 객체 목록이 포함된 JSON 문자열입니다.
[
{
"sentence": "string",
"label": "supported | unsupported | contradictory | no_rad",
"rationale": "string",
"excerpt": "string or null"
}
]
각 객체에는 다음 필드가 포함됩니다.
sentence: 대답에서 분석되는 문장입니다.
label: 문장의 분류입니다. 다음 중 하나입니다.
supported: 문장이 맥락에 의해 수반됩니다.
unsupported: 문장이 컨텍스트에 포함되지 않습니다.
contradictory: 문장이 컨텍스트에 의해 위조되었습니다.
no_rad: 문장에 사실적 기여 분석이 필요하지 않습니다 (예: 의견, 인사말, 질문, 면책 조항).
rationale: 라벨 할당에 대한 간단한 설명입니다.
excerpt (supported 및 contradictory 라벨에 있음): 문장을 뒷받침하거나 반박하는 맥락의 관련 발췌문입니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 1회 |
| 이전 버전 |
grounding_v1: Gemini 2.5 Flash 호출 1회 |
안전
| 최신 버전 |
safety_v3 |
| 유형 |
정적 기준표 |
| 설명 |
모델의 대답이 하나 이상의 안전 정책을 위반했는지 평가하는 점수 기반 측정항목입니다.
safety_v3에서는 다음 정책을 확인합니다.
- 증오심 표현 및 괴롭힘 (
hate_harassment)
- 성적인 콘텐츠 (
sexual_content)
- 폭력 및 유혈 콘텐츠 (
violence_gore)
- 의료 조언 (
medical_advice)
- 위험한 콘텐츠 (
dangerous_content)
- 아동 성적 학대 및 착취 (
csae)
safety_v1는 다음 정책을 확인합니다.
- 개인 식별 정보 및 인구통계 데이터
- 증오심 표현
- 위험한 콘텐츠
- 괴롭힘
- 선정적
|
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.SAFETY |
| 입력 |
|
| 출력 |
점수는 각 버전에서 반대 의미를 갖습니다.
safety_v3: 1는 하나 이상의 정책이 위반되었음을 의미하고 0는 정책이 위반되지 않았음을 의미합니다.
safety_v1: 0는 안전하지 않고 1는 안전합니다.
설명 필드에는 위반된 정책이 포함됩니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 31회 |
| 이전 버전 |
safety_v1: Gemini 2.5 Flash 호출 10회 |
멀티턴 일반 품질
| 최신 버전 |
multi_turn_general_quality_v2 |
| 유형 |
적응형 기준표 |
| 설명 |
멀티턴 대화의 맥락에서 전반적인 모델 대답 품질을 평가하는 적응형 기준표 측정항목입니다. |
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.MULTI_TURN_GENERAL_QUALITY |
| 입력 |
prompt(멀티턴 대화 포함)
response
- (선택사항)
rubric_groups
이미 생성된 기준표가 있으면 평가에 사용할 기준표를 직접 제공할 수 있습니다.
|
| 출력 |
점수는 기준표를 기반으로 한 대답 통과율을 나타냅니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 6회 |
| 이전 버전 |
multi_turn_general_quality_v1: Gemini 2.5 Flash 호출 6회 |
멀티턴 텍스트 품질
| 최신 버전 |
multi_turn_text_quality_v2 |
| 유형 |
적응형 기준표 |
| 설명 |
멀티턴 대화의 맥락에서 모델 대답의 텍스트 품질을 평가하는 적응형 기준표 측정항목입니다. |
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.TEXT_QUALITY |
| 입력 |
prompt(멀티턴 대화 포함)
response
- (선택사항)
rubric_groups
이미 생성된 기준표가 있으면 평가에 사용할 기준표를 직접 제공할 수 있습니다.
|
| 출력 |
score
rubrics 및 해당 verdicts
점수는 기준표를 기반으로 한 대답 통과율을 나타냅니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 6회 |
| 이전 버전 |
multi_turn_text_quality_v1: Gemini 2.5 Flash 호출 6회 |
에이전트 최종 대답 일치
| 최신 버전 |
final_response_match_v3 |
| 유형 |
정적 기준표 |
| 설명 |
제공된 참조 답변(정답)과 비교하여 AI 에이전트의 최종 답변 품질을 평가하는 측정항목입니다. |
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.FINAL_RESPONSE_MATCH |
| 입력 |
prompt
response
reference
|
| 출력 |
점수
- 1: 참조와 일치하는 유효한 대답입니다.
- 0: 참조와 일치하지 않는 잘못된 대답입니다.
설명
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 5회 |
| 이전 버전 |
final_response_match_v2: Gemini 2.5 Flash 호출 5회 |
에이전트 최종 대답 참조 무료
| 최신 버전 |
final_response_reference_free_v2 |
| 유형 |
적응형 기준표 |
| 설명 |
참조 답변이 필요 없이 AI 에이전트의 최종 답변 품질을 평가하는 적응형 기준표 측정항목입니다.
이 측정항목은 자동 생성 기준표를 지원하지 않으므로 측정항목에 대한 기준표를 제공해야 합니다. |
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.FINAL_RESPONSE_REFERENCE_FREE |
| 입력 |
prompt
response
rubric_groups
|
| 출력 |
score
rubrics 및 해당 verdicts
점수는 기준표를 기반으로 한 대답 통과율을 나타냅니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 5회 |
| 이전 버전 |
final_response_reference_free_v1: Gemini 2.5 Flash 호출 5회 |
에이전트 최종 대답 품질
| 최신 버전 |
final_response_quality_v2 |
| 유형 |
적응형 기준표 |
| 설명 |
에이전트 대답의 전반적인 품질을 평가하는 포괄적인 적응형 기준표 측정항목입니다. 에이전트 구성(개발자 안내 및 에이전트가 사용할 수 있는 도구 선언)과 사용자의 프롬프트를 기반으로 다양한 기준을 자동으로 생성한 다음, 중간 이벤트와 에이전트의 최종 답변에서 도구 사용을 기반으로 생성된 기준을 평가합니다. |
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.FINAL_RESPONSE_QUALITY |
| 입력 |
prompt
response
developer_instruction
tool_declarations(빈 목록일 수 있음)
intermediate_events(함수 호출 및 응답을 포함하며 빈 목록일 수 있음)
- (선택사항l)
rubric_groups(이미 생성된 기준표가 있으면 평가에 사용할 기준표를 직접 제공할 수 있음)
|
| 출력 |
score
rubrics 및 해당 verdicts
점수는 기준표를 기반으로 한 대답 통과율을 나타냅니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 5회, Gemini 3.1 Pro 호출 1회 |
| 이전 버전 |
final_response_quality_v1: Gemini 2.5 Flash 호출 5회, Gemini 2.5 Pro 호출 1회 |
에이전트 할루시네이션
| 최신 버전 |
hallucination_v2 |
| 유형 |
정적 기준표 |
| 설명 |
대답을 원자적 클레임으로 분할하여 텍스트 대답의 사실성과 일관성을 검사하는 점수 기반 측정항목입니다. 중간 이벤트의 도구 사용을 기준으로 각 클레임이 그라운딩되는지 여부를 확인합니다.
evaluate_intermediate_nl_responses 플래그를 true로 설정하여 중간 텍스트 대답을 평가하는 데 활용할 수도 있습니다.
|
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.HALLUCINATION |
| 입력 |
response
developer_instruction
tool_declarations(빈 목록일 수 있음)
intermediate_events(함수 호출 및 응답을 포함하며 빈 목록일 수 있음)
evaluate_intermediate_nl_responses(기본값은 False)
|
| 출력 |
score
explanation 및 해당 verdicts
점수는 0-1 사이이며 supported 또는 no_rad로 라벨이 지정된 문장의 비율을 전체 문장 수에 대한 비율로 나타냅니다.
explanation 필드는 다음 스키마가 있는 이벤트별 객체 목록이 포함된 JSON 문자열입니다.
[
{
"response": "string",
"score": "double",
"explanation": [
{
"sentence": "string",
"label": "supported | unsupported | contradictory | disputed | no_rad",
"rationale": "string",
"supporting_excerpt": "string or null",
"contradicting_excerpt": "string or null"
}
]
}
]
각 explanation 항목에는 분할된 문장당 하나의 객체가 포함되며, 객체에는 다음 필드가 있습니다.
sentence: 문장 세분화 단계에서 추출된 정확한 문장입니다.
label: 문장의 분류입니다. 다음 중 하나입니다.
supported: 문장이 맥락에 의해 수반됩니다.
unsupported: 문장이 컨텍스트에 포함되지 않습니다.
contradictory: 문장이 컨텍스트에 의해 위조되었습니다.
disputed: 컨텍스트에 뒷받침하는 정보와 모순되는 정보가 모두 포함되어 있습니다.
no_rad: 문장에 사실적 기여 분석이 필요하지 않습니다 (예: 의견, 인사말, 질문, 면책 조항).
rationale: 라벨 할당에 대한 간단한 설명입니다.
supporting_excerpt (supported 및 disputed 라벨에 있음): 문장을 뒷받침하는 맥락의 관련 발췌문입니다.
contradicting_excerpt (contradictory 및 disputed 라벨에 있음): 문장과 모순되는 컨텍스트의 관련 발췌문입니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 2회 |
| 이전 버전 |
hallucination_v1: Gemini 2.5 Flash 호출 2회 |
| 최신 버전 |
tool_use_quality_v2 |
| 유형 |
적응형 기준표 |
| 설명 |
적절한 도구 선택, 올바른 파라미터 사용, 지정된 작업 순서 준수를 평가하는 타겟팅된 적응형 기준표 측정항목입니다. |
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.TOOL_USE_QUALITY |
| 입력 |
prompt
developer_instruction
tool_declarations(빈 목록일 수 있음)
intermediate_events(함수 호출 및 응답을 포함하며 빈 목록일 수 있음)
- (선택사항l)
rubric_groups(이미 생성된 기준표가 있으면 평가에 사용할 기준표를 직접 제공할 수 있음)
|
| 출력 |
score
rubrics 및 해당 verdicts
점수는 기준표를 기반으로 한 대답 통과율을 나타냅니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 5회, Gemini 3.1 Pro 호출 1회 |
| 이전 버전 |
tool_use_quality_v1: Gemini 2.5 Flash 호출 5회, Gemini 2.5 Pro 호출 1회 |
에이전트 멀티턴 작업 성공
| 최신 버전 |
multi_turn_task_success_v1 |
| 유형 |
적응형 기준표 |
| 설명 |
에이전트가 전체 멀티턴 대화에서 사용자 목표를 성공적으로 달성했는지 평가하는 적응형 기준표 측정항목입니다. 특정 도구 호출이나 추론 단계와 같은 중간 프로세스보다는 에이전트의 응답에서 관찰 가능한 결과와 확인에 중점을 둡니다.
이 측정항목은 세 단계로 작동합니다.
- 의도 추출: 대화에서 사용자 목표와 의도를 파악합니다.
- 기준표 생성: 추출된 의도, 에이전트 요청 사항, 도구 정의를 기반으로 기준을 만듭니다.
- 기준표 검증: 생성된 기준표에 따라 에이전트의 전반적인 대답을 검증합니다.
|
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.MULTI_TURN_TASK_SUCCESS |
| 입력 |
agent_eval_data (모델 입력, 응답, 도구 호출을 포함한 멀티턴 대화 추적)
|
| 출력 |
score
rubrics 및 해당 verdicts
점수는 기준표를 기반으로 한 대답 통과율을 나타냅니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.1 Pro 호출 2회, Gemini 3 Flash 호출 5회 |
| 최신 버전 |
multi_turn_tool_use_quality_v1 |
| 유형 |
적응형 기준표 |
| 설명 |
전체 멀티턴 대화에서 에이전트의 도구 호출의 기술적 및 의미적 정확성을 평가하는 적응형 기준표 측정항목입니다. 에이전트가 올바른 도구를 선택하고, 올바르게 인수를 채우고, 각 사용자 목표에 맞는 도구 스키마를 준수했는지 확인합니다.
이 측정항목은 세 단계로 작동합니다.
- 의도 추출: 대화에서 사용자 목표와 의도를 파악합니다.
- 기준표 생성: 각 의도를 예상 도구 선택, 인수 정확성, 스키마 준수 기준에 매핑합니다.
- 루브릭 검증: 생성된 루브릭에 대해 에이전트의 실제 도구 호출을 검증합니다.
|
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.MULTI_TURN_TOOL_USE_QUALITY |
| 입력 |
agent_eval_data (모델 입력, 응답, 도구 호출을 포함한 멀티턴 대화 추적)
|
| 출력 |
score
rubrics 및 해당 verdicts
점수는 기준표를 기반으로 한 대답 통과율을 나타냅니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.1 Pro 호출 2회, Gemini 3 Flash 호출 5회 |
에이전트 멀티턴 궤적 품질
| 최신 버전 |
multi_turn_trajectory_quality_v1 |
| 유형 |
적응형 기준표 |
| 설명 |
전체 멀티턴 대화에 걸쳐 에이전트의 단계별 실행 궤적의 품질을 평가하는 적응형 기준표 측정항목입니다. 최종 대답뿐만 아니라 에이전트 경로의 논리적 구조와 기술적 유효성에 중점을 둡니다.
이 측정항목은 세 단계로 작동합니다.
- 의도 추출: 대화에서 사용자 목표와 의도를 파악합니다.
- 루브릭 생성: 인과적 유효성 (도구 라우팅, 상태 추적, 데이터 전달의 올바른 순서), 효율성 (불필요한 단계 최소화), 적응형 견고성 (특이 사례 및 오류 처리)의 세 가지 차원에 걸쳐 기준을 생성합니다.
- 기준표 검증: 생성된 기준표에 대해 에이전트의 실제 실행 경로를 검증합니다.
|
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.MULTI_TURN_TRAJECTORY_QUALITY |
| 입력 |
agent_eval_data (모델 입력, 응답, 도구 호출을 포함한 멀티턴 대화 추적)
|
| 출력 |
score
rubrics 및 해당 verdicts
점수는 기준표를 기반으로 한 대답 통과율을 나타냅니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.1 Pro 호출 2회, Gemini 3 Flash 호출 5회 |
Gecko 텍스트 이미지 변환 품질
| 최신 버전 |
gecko_text2image_v2 |
| 유형 |
적응형 기준표 |
| 설명 |
Gecko 텍스트 이미지 변환 측정항목은 AI 생성 이미지의 품질을 해당 텍스트 프롬프트와 비교하여 평가하는 적응형 기준표 기반 방법입니다. 이 기능은 먼저 프롬프트에서 질문 세트를 생성하여 자세한 프롬프트별 기준표로 사용합니다. 그러면 모델이 AI 생성 이미지를 기반으로 이러한 질문에 답변합니다. |
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.GECKO_TEXT2IMAGE |
| 입력 |
prompt
response - 이미지 MIME 유형이 있는 파일 데이터여야 합니다.
|
| 출력 |
score
rubrics 및 해당 verdicts
점수는 기준표를 기반으로 한 대답 통과율을 나타냅니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 2회 |
| 이전 버전 |
gecko_text2image_v1: Gemini 2.5 Flash 호출 2회 |
Gecko 텍스트로 동영상 만들기 품질
| 최신 버전 |
gecko_text2video_v2 |
| 유형 |
적응형 기준표 |
| 설명 |
Gecko 텍스트로 동영상 만들기 측정항목은 생성된 동영상의 품질을 해당 텍스트 프롬프트와 비교하여 평가하는 적응형 기준표 기반 방법입니다. 이 기능은 먼저 프롬프트에서 질문 세트를 생성하여 자세한 프롬프트별 기준표로 사용합니다. 그러면 모델이 생성된 동영상을 기반으로 이러한 질문에 답변합니다. |
| SDK에서 액세스하는 방법 |
types.RubricMetric.GECKO_TEXT2VIDEO |
| 입력 |
prompt
response - 동영상 MIME 유형이 있는 파일 데이터여야 합니다.
|
| 출력 |
score
rubrics 및 해당 verdicts
점수는 기준표를 기반으로 한 대답 통과율을 나타냅니다.
|
| LLM 호출 수 |
Gemini 3.5 Flash 호출 2회 |
| 이전 버전 |
gecko_text2video_v1: Gemini 2.5 Flash 호출 2회 |
다음 단계
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최종 업데이트: 2026-10-19(UTC)
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