LLM評価の実例を見る
LangSmith・Traceloopによる可観測性とRAGAS 2025の12以上の評価指標
評価メトリクス
AI品質を定量化する主要指標
精度＆正確性
回答の正確さ、ハルシネーション率、ファクトチェックスコアを測定。
安全性＆コンプライアンス
有害コンテンツ、バイアス、ポリシー違反を検出・防止。
関連性＆完全性
回答がユーザーの質問に適切に対応しているかを評価。
レイテンシ＆コスト
応答時間、トークン使用量、API呼び出しコストを追跡。
成果物
LLM評価プロジェクトで提供するもの
評価パイプライン
- 自動評価スクリプト
- ゴールデンデータセット管理
- CI/CD統合
モニタリングダッシュボード
- リアルタイムメトリクス
- アラート＆通知
- トレンド分析
回帰テストスイート
- プロンプト変更の影響分析
- モデル比較テスト
- A/Bテストフレームワーク
トレーシング＆テレメトリ
LLM呼び出しの完全な可視性
リクエストトレーシング
すべてのLLM呼び出しの入力、出力、レイテンシを記録。
チェーン可視化
LangChain/LlamaIndexチェーンの各ステップを可視化。
エラー追跡
エラー、タイムアウト、リトライを追跡し、根本原因を特定。
コスト分析
モデル、機能、ユーザーごとのトークン使用量とコストを分析。
回帰防止
プロンプト変更やモデル更新による品質低下を防止
技術スタック
よくある質問
LLM評価が必要なのはどのような場合ですか？
本番環境でLLMを使用している場合、または品質が重要なAIアプリケーションを構築している場合に必要です。特に、プロンプトを頻繁に変更する場合、複数のモデルを比較する場合、または規制要件がある場合に重要です。
評価メトリクスはカスタマイズできますか？
はい。ユースケースに応じてカスタム評価基準を定義できます。ドメイン固有の正確性、トーン、フォーマット要件など、ビジネスに重要なメトリクスを追加します。
既存のLLMアプリケーションに評価を追加できますか？
はい。既存のアプリケーションにトレーシングと評価を追加できます。最小限のコード変更で、本番トラフィックの監視を開始できます。
評価システムの構築にはどのくらいかかりますか？
基本的な評価パイプラインは1〜2週間、包括的なモニタリングダッシュボードと回帰テストスイートを含む場合は3〜4週間です。
固定価格
2〜3週間で納品
着手金50%、納品時50%。継続的なモニタリングコストは別途。
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