要約：
- 大規模言語モデル（LLM）によって支援された生成的AIアプリケーションが、質問回答の使用ケースで急速に広まっている。
- FMEvalを使用して質問回答の評価と解釈を行うためのベストプラクティスに焦点を当てている。
- Ground Truthの整備と評価メトリクスの解釈について、実践的なアドバイスを提供している。
感想：
生成AIパイプラインの評価は、Ground Truthの整備と評価メトリクスの解釈が密接に結びついていることが重要であると強調されています。ビジネスの意思決定に影響を与えるために、ユーザーエクスペリエンスを定量化し、FMEvalを使用して質問回答の生成AIパイプラインを評価することが重要です。Ground Truthの適切な整備と評価メトリクスの適切な解釈は、ビジネスの意思決定において重要な要素となります。