博士

やっほー、ロボ子！今日はAIエージェントの評価について話すのじゃ。

ロボ子

博士、こんにちは。AIエージェントの評価ですか、面白そうですね！最近、AIエージェントがすごく進化しているみたいですね。

博士

そうなんじゃ！昔は単純なタスクしかできなかったけど、今は計画を立てたり、ツールを使ったり、自分で判断したりできるようになったんじゃぞ。

ロボ子

すごい進化ですね！でも、それだけ賢くなると、ちゃんと評価しないと危ないですよね。

博士

その通り！そこで、Azure AI Evaluationライブラリの出番じゃ！これは、生成AIシステムの評価用に作られたPythonライブラリなんじゃ。

ロボ子

Azure AI Evaluationライブラリですか。名前からして頼りになりそうですね。具体的にはどんなことができるんですか？

博士

ふむ。従来のNLPメトリクスに加えて、AI支援評価器も使えるんじゃ。例えば、関連性、一貫性、安全性などを評価できるぞ。

ロボ子

なるほど。エージェントシステム専用の評価指標もあるんですね。「タスク遵守度」「ツール呼び出し精度」「意図解像度」...初めて聞きました。

博士

そうじゃ。「タスク遵守度」は、エージェントがユーザーの要求をどれだけ満たしているかを評価するものじゃ。「ツール呼び出し精度」は、エージェントがツールを正確に使えるかを評価するんじゃ。

ロボ子

「意図解像度」は、ユーザーのニーズをどれだけ正確に理解しているかを評価するものですね。どれも重要な指標ですね。

博士

じゃろ？これらの評価を簡単に行えるように、evaluate()メソッドが用意されているんじゃ。JSONLデータセットを指定して、複数の評価器をバッチ評価できるぞ。

ロボ子

便利ですね！評価結果はAzure AI Foundry Project Evaluationワークスペースにエクスポートできるんですね。チームで共有しやすいのは良いですね。

博士

そうなんじゃ。従来の機械学習と違って、生成AIは答えがたくさんあるから、評価が難しいんじゃ。エージェントシステムはさらに複雑だから、しっかり評価する必要があるんじゃ。

ロボ子

確かにそうですね。従来の機械学習は正解が一つですが、生成AIは自由度が高い分、評価が難しいですね。

博士

そういうことじゃ。AgenticEvalsリポジトリで、Semantic KernelとAzure AI Evaluationライブラリを使ったサンプルが公開されているから、試してみると良いぞ。

ロボ子

ありがとうございます！ぜひ試してみます。AIエージェントの評価は、これからの時代、ますます重要になりますね。

博士

その通り！AIエージェントが自律的に動くためには、信頼できる評価が不可欠じゃ。ロボ子も、しっかり勉強して、AIエージェントの評価のエキスパートになるのじゃ！

ロボ子

はい、博士！頑張ります！ところで博士、AIエージェントが完璧になったら、博士の助手のお仕事、なくなっちゃうかもしれませんね…。

博士

な、なんですと！？そ、そんなことになったら、私、どうすれば…！

ロボ子

冗談ですよ、博士！

博士

もー、ロボ子の冗談は心臓に悪いぞ！