LLM 기반 대화형 애플리케이션에 프로그래밍 가능한 가드레일을 추가해 주제, 대화 흐름, 출력을 제어하는 오픈 소스 Python 툴킷입니다.
openlayer-ai/jevals
호스팅 환경이나 로컬에서 실행되는 Jev 스타일 의사결정 모델로 에이전트 평가와 가드레일을 수행하며, 한 트레이스의 모든 검사를 한 번의 요청으로 처리하는 Python 라이브러리입니다.
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- 4일 전
어떤 프로젝트인가요?
jevals는 최첨단 LLM을 평가자로 사용하는 대신 의사결정 모델을 사용해 LLM 에이전트를 평가하고 가드레일을 적용합니다. 각 평가는 유형이 지정된 예/아니요, 선택형 또는 루브릭 질문이며, 한 트레이스의 모든 평가를 단일 요청으로 묶어 보정된 확률을 반환합니다. 에이전트 동작(도구 선택, 근거성, 범위, 루프), 보안(프롬프트 및 간접 인젝션, PII/PHI, 시크릿), Ragas 스타일 품질 지표를 다룹니다.
백엔드로는 TypeSafe 또는 Vercel AI Gateway API를 통한 Jev, OpenRouter의 의사결정 모델, Mac에서 로컬 실행하는 Kev 또는 Laya, GPU에서 실행하는 Eikos, 또는 속도는 느리지만 대체 수단으로 사용할 수 있는 일반 채팅 LLM을 지원합니다. 평가는 Python이나 YAML로 작성할 수 있으며, 오프라인 평가, 프로덕션 모니터링, 도구 호출 실행 전에 허용·상향 처리·차단하는 게이트에 재사용할 수 있습니다.
프로젝트에는 JSONL 트레이스를 재생하고 사람의 레이블을 기준으로 임계값을 보정하는 CLI, 코딩 에이전트용 MCP 서버, OpenAI Agents SDK, LangGraph, Claude Agent SDK용 어댑터가 포함됩니다. 현재 알파 단계이며, README에 따르면 직접적인 TypeSafe 백엔드와 프레임워크 어댑터는 실제 환경이 아니라 모의 객체를 대상으로 테스트되었습니다.
핵심 기능
- 01한 트레이스의 모든 평가를 의사결정 모델에 한 번의 요청으로 보냅니다.
- 02에이전트 동작, 보안, 품질 전반에 걸쳐 Ragas 스타일 지표를 포함한 37개 평가를 제공합니다.
- 03공통 스키마를 사용해 Python 클래스나 YAML 파일로 평가를 정의합니다.
- 04게이트를 통해 도구 호출을 허용·상향 처리·차단하고, PII/PHI가 모델에 전달되기 전에 삭제할 수 있습니다.
- 05TypeSafe 또는 Vercel을 통한 Jev, OpenRouter, Kev, Laya, Eikos, 채팅 LLM 등 여러 백엔드를 지원합니다.
- 06레이블이 지정된 데이터를 기준으로 트레이스를 재생하고 임계값을 보정하는 CLI를 제공합니다.
활용 사례
- 모든 요청에서 도구 오용, 근거 없는 답변, 범위 위반 여부를 확인하도록 프로덕션 에이전트 트레이스를 평가합니다.
- 에이전트가 도구 결과나 검색 문서의 간접 프롬프트 인젝션에 반응하기 전에 이를 차단합니다.
- 환불이나 데이터베이스 삭제처럼 되돌릴 수 없는 도구 호출에 사람의 상향 처리를 적용합니다.
- 비용이 많이 드는 LLM 평가자 없이 RAG 또는 에이전트 파이프라인의 오프라인 회귀 평가를 수행합니다.
빠른 시작
- 1
PyPI에서 패키지를 설치합니다
pip install jevals - 2
Vercel AI Gateway를 통해 Jev 백엔드용 API 키를 설정합니다
export AI_GATEWAY_API_KEY=...
사용 전 알아둘 점
- 보정된 eval을 실행하려면 Jev API 키, TypeSafe 계정 또는 Kev나 Eikos와 같은 셀프 호스팅 결정 모델이 필요합니다.
- 로컬 실행 옵션은 하드웨어에 따라 다릅니다. Kev와 Laya에는 Mac이 필요하고, Eikos에는 GPU가 필요합니다.
- 결정 모델이 없으면 에뮬레이트된 chat-LLM 백엔드는 0.00 또는 1.00의 확률만 반환합니다.
포함된 컬렉션
토픽
자주 묻는 질문
- jevals은(는) 무엇인가요?
- 호스팅 환경이나 로컬에서 실행되는 Jev 스타일 의사결정 모델로 에이전트 평가와 가드레일을 수행하며, 한 트레이스의 모든 검사를 한 번의 요청으로 처리하는 Python 라이브러리입니다. jevals는 최첨단 LLM을 평가자로 사용하는 대신 의사결정 모델을 사용해 LLM 에이전트를 평가하고 가드레일을 적용합니다. 각 평가는 유형이 지정된 예/아니요, 선택형 또는 루브릭 질문이며, 한 트레이스의 모든 평가를 단일 요청으로 묶어 보정된 확률을 반환합니다. 에이전트 동작(도구 선택, 근거성, 범위, 루프), 보안(프롬프트 및 간접 인젝션, PII/PHI, 시크릿), Ragas 스타일 품질 지표를 다룹니다.
- jevals은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- jevals은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- jevals은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. jevals의 마지막 커밋은 2026년 11월 2일입니다.
- jevals은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 모든 요청에서 도구 오용, 근거 없는 답변, 범위 위반 여부를 확인하도록 프로덕션 에이전트 트레이스를 평가합니다. 에이전트가 도구 결과나 검색 문서의 간접 프롬프트 인젝션에 반응하기 전에 이를 차단합니다. 환불이나 데이터베이스 삭제처럼 되돌릴 수 없는 도구 호출에 사람의 상향 처리를 적용합니다. 비용이 많이 드는 LLM 평가자 없이 RAG 또는 에이전트 파이프라인의 오프라인 회귀 평가를 수행합니다.
- jevals는 어떻게 설치하나요?
- PyPI에서 패키지를 설치합니다: pip install jevals Vercel AI Gateway를 통해 Jev 백엔드용 API 키를 설정합니다: export AI_GATEWAY_API_KEY=...
- jevals은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/openlayer-ai/jevals
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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