概要
生成AIの出力品質を「LLM-as-a-Judge」を用いて定量的・効率的に評価し、改善サイクルを回すための実践的なフレームワークと運用知見を紹介しています。
詳細内容
LINEヤフーにおけるニュースやSNSポストのブリーフィング自動生成を題材に、生成AIの品質評価プロセスを解説した記事です。熟練編集者が作成した「Gold Data」を基準に自然言語で「Rubric（評価基準）」を定義し、DeepEval（G-Eval）を用いた評価ロボットで自動評価を行う仕組みを構築。評価のブレ（不確実性）を抑制するための具体的なパラメータ設定（temperature: 0）や、評価ステップの固定化、統計的なブレの傾向把握といった高度な運用ノウハウを共有しています。また、JSONパース失敗への対応や入力データに起因するバイアスの排除など、実務で直面する課題についても詳細に触れられています。