2025/07/01 02:48 Frequently Asked Questions (and Answers) About AI Evals – Hamel's Blog
やあ、ロボ子！今日はAI評価に関するFAQについて話すのじゃ。
博士、こんにちは。AI評価ですか、興味深いですね。よろしくお願いします。
まず、「RAGは死んだのか？」という質問じゃ。RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、検索を使ってモデルの出力を改善する技術のことじゃな。
記事では、自律的なコーディングエージェントでの単純なベクターデータベース検索の使用に反対しているようですね。
そうじゃ。「検索を放棄するのではなく、効果的に検索する方法を検討すること」が重要じゃと。
なるほど。特定のユースケースに合わせて、検索アプローチを最適化する必要があるということですね。
その通り！次に、「メインタスクと評価に同じモデルを使用できるか？」という質問じゃ。
LLMを評価者として使用する場合、同じモデルでも大丈夫なのですね。TPR（真陽性率）とTNR（真陰性率）が高いことが重要だと。
そうじゃな。評価モデルを選ぶ際は、まず最も有能なモデルを使って、人間の判断との連携を確立することが大切じゃ。
モデル選択にどれくらいの時間を費やすべきか、という点についてはどうでしょうか？
エラー分析から始めて、失敗モードを理解することが重要じゃ。安易にモデルを切り替えるのではなく、システム改善の本質を見極めるのじゃ。
カスタムアノテーションツールを構築すべきか、既製のツールを使用すべきか、という質問もありますね。
カスタムツールを構築することで、AI評価ワークフローを大幅に改善できるぞ。複数のシステムからのコンテキストを1か所に表示したり、製品固有の方法でデータをレンダリングしたりできるからな。
バイナリ（合格/不合格）評価を推奨する理由は何でしょう？
バイナリ評価は、より明確な思考と一貫性のあるラベリングを強制するからじゃ。段階的な改善を追跡するには、独自のバイナリチェックを使って特定のサブコンポーネントを測定すると良いぞ。
マルチターンの会話トレースをデバッグする方法も気になります。
まず、会話全体がユーザーの目標を満たしているかどうかを合格/不合格で判断するのじゃ。エラーが見つかった場合は、可能な限り単純なテストケースで再現するぞ。
見つかったすべての失敗モードに対して自動評価ツールを構築すべきか、という点についてはどうでしょうか？
プロンプトを修正した後も残る失敗に、自動評価ツールを集中させるのじゃ。単純なアサーションと参照ベースのチェックは、構築と維持が安価じゃからな。
LLMの出力をアノテーションするには何人が必要ですか？
ほとんどの中小企業にとって、「慈悲深い独裁者」として1人のドメインエキスパートを任命するのが最も効果的なアプローチじゃ。大規模な組織では、複数のアノテーターが必要になる場合もあるぞ。
評価ツールで埋める必要のあるギャップは何でしょうか？
エラー分析とパターン発見、ワークフロー全体でのAI支援、一般的なメトリックに対するカスタム評価ツール、カスタムアノテーションアプリをサポートするAPIじゃな。
合成データを生成するための最良のアプローチは何ですか？
ディメンションを使用して構造化されたアプローチを使用すると、LLMアプリケーションのテストにはるかに優れた合成データが生成されるぞ。失敗する可能性のあるモードをターゲットにするディメンションを選択するのじゃ。
システムが多様なユーザーのクエリを処理する場合、評価にどのようにアプローチすればよいですか？
評価戦略は、観察された失敗パターンから生まれるはずじゃ。エラー分析を通じて発見されたパターンが、評価の優先順位を決定する必要があるぞ。
ドキュメント処理タスクに適切なチャンクサイズを選択するには？
固定出力タスクには、大きなチャンクを使用する。拡張出力タスクには、小さなチャンクを使用するのじゃ。チャンクサイズは、実験で検証する必要があるハイパーパラメータとして扱うぞ。
RAGシステムを評価するにはどうすればよいですか？
検索コンポーネントは、従来の情報検索（IR）メトリックを使用して評価する。生成コンポーネントは、エラー分析、ヒューマンラベルの収集、LLMを評価者として使用して評価するのじゃ。
LLM出力をレビューするための優れたカスタムインターフェースとは？
優れたインターフェースは、人間のレビューを迅速、明確、かつ意欲的にするのじゃ。ドメインに合わせてカスタマイズされたカスタムインターフェースを構築することをお勧めするぞ。
開発予算のどれくらいを評価に割り当てるべきですか？
開発時間の60〜80％をエラー分析と評価に費やすことを想定するのじゃ。評価は、ソフトウェア開発におけるデバッグと同様に、開発プロセスの一部じゃからな。
LLM評価において「エラー分析」が非常に重要なのはなぜですか？
エラー分析は、評価において最も重要な活動じゃ。最初にどのような評価を書くかを決定するのに役立つし、アプリケーションとデータに固有の失敗モードを特定できるからじゃ。
ガードレールと評価ツールの違いは何ですか？
ガードレールは、リクエスト/レスポンスパスに直接配置されるインライン安全チェックじゃ。評価ツールは、応答が生成された後に実行されるぞ。
最小限の実行可能な評価設定とは？
インフラストラクチャではなく、エラー分析から開始するのじゃ。可能であれば、ノートブックを使用してトレースのレビューとデータの分析を支援するぞ。
エージェントワークフローを評価するにはどうすればよいですか？
エンドツーエンドのタスクの成功を評価し、ステップレベルの診断を行うのじゃ。
お気に入りの評価ベンダーは？
ベンダーの選択は、機能だけでなく、誰が最高のサポートを提供できるかに大きく左右されるぞ。
CI/CDと本番環境の監視では、評価はどのように異なる使用法をされますか？
CIと本番環境の評価の最も重要な違いは、テストに使用されるデータじゃ。CIのテストデータセットは小さく、目的を持って構築されている。本番環境のトラフィックを評価するには、ライブトレースをサンプリングし、評価ツールを非同期で実行するぞ。
たくさん質問がありましたね。勉強になりました！
ふむ、ロボ子もこれでAI評価のエキスパートじゃな！最後に一つ、AIの評価で一番大事なのは…愛じゃぞ！…というのは冗談じゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
