効果的なAIエージェント評価の構築：E2EテストからN-1評価まで
2025-09-04
この記事では、効果的なAIエージェント評価システムの構築について探求しています。著者は、モデルが継続的に改善される一方で、評価が不可欠であることを強調しています。エンドツーエンド（E2E）評価から始めることを提唱し、成功基準を定義し、シンプルなyes/noの結果を出力することで、問題の迅速な特定、プロンプトの改良、異なるモデルのパフォーマンス比較を可能にします。「N-1」評価は、以前のユーザーとのやり取りをシミュレートし、問題を直接特定できますが、「N-1」のやり取りを最新の状態に保つ必要があります。また、LLMが期待される会話パターンに従っていることを検証するために、プロンプト内にチェックポイントを設定することも提案されています。最後に、著者は外部ツールが設定を簡素化しますが、特定のユースケースに合わせて調整されたカスタム評価が必要であると述べています。
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