#llm-evaluation
タグ「llm-evaluation」に分類された、合計 4 件の記事を掲載しています。
AI開発の品質の壁を越える：LLM出力の自動評価とモニタリング実践
LLM出力の品質不安定性を解決する自動評価・モニタリング基盤の構築法を解説します。AIテスト自動化や本番環境での生成AIモニタリングを通じて、信頼性の高いAIアプリケーション開発を実現するための実践的な知識を提供します。
AIアプリの品質を自動測定：評価基盤で複雑なワークフローを改善する
AIアプリケーションの品質維持に悩む開発者へ。非決定性を持つ複雑なAIワークフローを定量的に測定し、継続的に改善するための評価基盤の設計と実装を解説。精度・応答時間・コスト・堅牢性を自動測定し、データドリブンな品質向上サイクルを確立する具体的なアプローチを紹介します。
壊れやすいAIを安定させる：評価基盤で自動テストをCI/CDに組み込む
AIエージェント開発の品質保証に悩むWebエンジニアへ。LLM出力の安定性と信頼性を高める評価基盤の構築ガイド。ゴールデンデータセット作成、評価指標の選定、CI/CDへの組み込みまで、明日から試せる実践的な手法で開発を加速します。
AIエージェントの信頼性を高めるテスト戦略：評価から自動化まで
AIエージェントの非決定論的挙動にどう向き合うか？信頼性を高めるテスト戦略を解説。品質指標の定義から、テストケース設計、LangSmithやCI/CDを用いた自動テスト、継続的な改善サイクルまで、Webエンジニアが明日から試せる具体策を紹介します。