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프로덕션 트레이스에서

가장 흔한 방법입니다. Traces에서 원하는 실행으로 거른 다음(검색·필터 참고) Add to dataset를 누릅니다. 두 가지가 있습니다.
  • Trace-as-example 트레이스 전체가 예시가 됩니다. 입력은 원래 입력이고, 기대 출력은 그때 나온 답입니다(“있는 그대로 담기” 로 표시).
  • Corrected-example 답이 어땠어야 하는지로 기대 출력을 고칩니다.
한꺼번에도 됩니다. 트레이스 수백 개로 거른 뒤 Add all to dataset를 누릅니다. 교정을(피드백으로 있으면) 넣을지, 있는 그대로 담을지 Nora가 묻습니다.

신호 클러스터에서

클러스터는 저마다 실패 패턴을 대표합니다. 클러스터에서 우클릭 → Save as dataset를 누릅니다.
  • 신호마다 그 트레이스가 예시가 됩니다.
  • 신호에 텍스트 교정이 있으면 그게 기대 출력이 됩니다.
  • 없으면 “needs review” 로 표시됩니다. 시뮬레이션을 돌리기 전에 주석을 답니다.
이게 대개 가장 좋은 방법입니다. 실패가 그대로 원하는 테스트이고, Nora가 이미 묶어 두었으니까요.

파일에서

CSV나 JSONL을 올립니다. CSV
JSONL(더 유연합니다. 구조화된 입력과 출력을 담을 수 있습니다)
바깥 QA 시스템에서 데이터셋을 들여올 때 파일을 씁니다.

맨땅에서

Datasets → New → Add example를 누릅니다. 입력을 치거나 붙이고, 기대 출력을 치고, 태그를 답니다. 테스트를 처음 띄울 소량의 손 제작 예시에 가장 빠릅니다.

여러 턴 예시

어떤 Flow는 대화형입니다. 여러 턴 예시를 지원합니다.
  • 예시 하나가 대화(턴 목록)입니다.
  • 턴마다 기대 입력과 기대 출력이 있습니다.
  • 시뮬레이션이 대화를 재생하며 턴마다 채점합니다.
임포트 형식은 이렇습니다.

태그와 묶기

예시마다 태그를 달 수 있습니다. 흔히 이렇게 씁니다.
  • Feature 어느 제품 기능을 시험하는지.
  • Difficulty easy / medium / hard.
  • Source 예시가 온 곳(prod, synthetic, hand-crafted).
  • Language 다국어 커버리지용.
시뮬레이션은 태그 일부에만 돌릴 수 있습니다. “고객 대상 어려운 케이스만 돌리기” 처럼요.

예시별 메타데이터

입력, 기대 출력, 태그 말고도 예시에 이런 걸 담을 수 있습니다.
  • Scope 테넌트별/사용자별 동작을 시험.
  • 딸린 컨텍스트 세션 메모리, 이전 턴, 기능 플래그.
  • Notes 리뷰어를 위한 자유 텍스트.
시뮬레이션 결과가 실제 동작을 담도록, 프로덕션 런타임에 최대한 가깝게 맞추세요.

임포트한 뒤 편집

예시는 모두 그 자리에서 고칠 수 있습니다. 여럿 골라 태그와 노트를 한꺼번에 손봅니다. 낱개 예시는 언제든 지웁니다.