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タグ「quality-assurance」に分類された、合計 7 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。
OpenClawで動的UIのWebテストを堅牢化：CI/CD連携で品質保証を継続する
OpenClawを活用し、動的なWeb UIに強いレグレッションテスト基盤を構築する。CI/CDパイプラインとの連携による継続的な品質保証と、AI駆動開発の具体的なアプローチを解説します。
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。
非決定性を超えるAIエージェントテスト：信頼性確保と評価指標
AIエージェントの非決定性や複雑な振る舞いはテストを難しくします。本記事では、タスク達成率、安全性など多角的な評価指標の設計から、シナリオテスト、CI/CD連携によるテスト自動化まで、AIエージェントの信頼性を確保し継続的に改善するための実践的な品質保証サイクルを解説します。
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。
エージェント型LLMアプリのテスト戦略：再現性と品質を両立させる
エージェント型LLMアプリの非決定性に対応するテスト設計を解説。temperature制御、サンプリングテスト、セマンティックアサーションなど、実践的なアプローチを紹介します。