- AIアプリケーションが正常に動作しているかどうかをどのように知るか
- 異なるモデル、プロンプト、およびリトリーバルセットアップを比較する方法
- AIシステム全体のパフォーマンスをシステマティックに向上させる方法
この技術記事では、LLM Evalsに関するマルチパートシリーズでこれらのトピックをカバーしています。Trelisは、Large Language Model（LLM）システムを評価するための体系的なアプローチを提供し、評価フレームワークを基盤から構築する方法を実証しています。このプレゼンテーションでは、タッチラグビールールアシスタントを作業例として使用しています。
チュートリアルは、LLM評価の4つの基本コンポーネントを確立することから始めます：目標、パイプライン、評価データセット、および評価アプローチ。これらのコンポーネントは、ChatGPT、Claude、またはGeminiの実装に対していかなる堅牢な評価システムのバックボーンを形成します。
評価の主な目標は次の3つです：
- LLMシステムが動作するかどうかを判断する
- 異なるアプローチ間でのパフォーマンス比較
- システマティックな改善の機会を特定する
Trelisは、プロダクションと評価の両方の目的に役立つモジュラーパイプラインの作成方法を実証しています。このアプローチにより、評価されるものが厳密にプロダクションで実行されているものと一致することが保証されます。
プレゼンテーションでは、次のようなパイプライン実装が示されています：
- モデル選択（OpenAI、Anthropic、またはGoogle）
二つの主要な評価アプローチが提示されています：
- 明確な事実的な応答に対するグラウンドトゥルースベースの評価
- より微妙な回答に対する基準ベースの評価
チュートリアルでは、PostgreSQLをデータストレージとして使用し、評価インフラのセットアップ、評価データセットの作成と修正、異なるLLMモデル間の比較の実行、パフォーマンスメトリクスの追跡と分析方法を実証しています。
元記事: https://substack.com/home/post/p-153501268%3Futm_campaign%3Dpost%26utm_medium%3Dweb