LLMアプリケーションの評価方法：指標、ツール、ベストプラクティス

評価が重要な理由

LLMアプリケーションの出力は非決定的。ユニットテストだけでは不十分で、体系的な評価が必要です。

主要指標

• 正確性: 出力が期待される回答と一致するか？
• 関連性: 回答が話題に沿っているか？
• 忠実性: 提供されたコンテキストに忠実か？

評価手法

• LLM-as-judge: 強力なモデルで出力を採点。
• 自動指標: BLEU、ROUGE、pass@k。

ツール

• RAGAS: RAGパイプライン評価。
• DeepEval: 14+指標のオープンソースフレームワーク。