概要
https://hamel.dev/blog/posts/evals-faq/
詳細内容
## AI Evals FAQ
https://hamel.dev/blog/posts/evals-faq/
AI評価に関するよくある質問とその回答を網羅的に解説し、RAGやエージェントワークフローの評価における重要な考慮事項を提示する。
[[AI評価, LLM評価, RAG, エージェントワークフロー, データアノテーション]]
この記事は、AI評価、特に大規模言語モデル（LLM）の評価に関する包括的なFAQを提供します。RAG（Retrieval-Augmented Generation）やエージェントワークフローの評価に焦点を当て、評価の目的、適切なモデルの選択方法、アノテーションツールの利用、そして評価手法について解説しています。特に、エラー分析の重要性、カスタム評価基準の作成、そしてLikertスケールよりも二値的な合否判定が有効であることなどが強調されています。��た、複数ターンにわたる対話のデバッグや、本番環境のトレースを効率的にサンプリングしてレビューする戦略についても触れています。カスタムアノテーションツールの構築と、一般的な指標ではなくアプリケーション固有のメトリクスに注力することが推奨されています。これは、開発者がAIモデルの性能を正確に把握し、改善するための実践的なガイドラインを提供します。
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**編集者ノート**: AI開発において、モデルの性能を正確に評価し、改善サイクルを回すことは不可欠です。特に、RAGやエージェントのような複雑なシステムでは、従来の単一モデル評価とは異なるアプローチが求められます。この記事で述べられているように、アプリケーション固有のメトリクスとカスタム評価基準の重要性は増しており、これは開発ワークフローに直接影響を与えます。今後は、評価プロセスを自動化・効率化するためのツールやフレームワークがさらに進化し、開発者はより迅速に、より���頼性の高いAIアプリケーションを構築できるようになると予測します。評価の「なぜ」を理解することが、AI開発の次のフロンティアになるでしょう。