本記事では、LLMを組み込んだシステムを評価する際に意識したい三つの視点を紹介します。
開発や運用の現場では、出力の揺らぎや評価の曖昧さに悩むことも少なくありません。どんな基準で評価すべきか、どこまで信頼できるのかを見極めるために、観点を整理する必要があります。
本記事では、評価データの整え方、指標の選び方、そして実行上の注意点まで順を追って見ていきます。
背景
LLMを組み込んだシステムは、今や多くの場面で使われるようになってきました。ただし、そうしたシステムの動きを正しく評価するのは、簡単ではありません。なぜなら、ユーザーが入力できる内容も、そこから返ってくる応答も、無限に近いほど多様なためです。しかも、同じ入力でも毎回違う答えが返ってくることもあります。
さらに、会話が何ターンも続くような仕組みになると、途中で起きた小さなミスがどんどん蓄積し、全体の流れに影響することがあります。ちょっとした言い回しの違いで出力が変わったり、事実と異なる内容が混ざったり、時には正しい情報があるのに「わかりません」と返されることもあります。裏側で使っているAPIやデータソースとの連携も、出力の不安定さを生む要因になるため、設計の難易度が高い状況です。
こうしたなかで、現場で本当に使えるLLMシステムをつくるには、実際の利用シーンに即した形で応答の品質をチェックできる評価方法が必要です。うまく評価することで、改善の方向が見えやすくなり、使う人の信頼も得やすくなりますし、無駄な試行錯誤も減らせます。
とはいえ、今は「なんとなく広く使われている」評価手法が多く、本当にその場に合った評価ができているかというと、心もとないケースもあります。汎用的なベンチマークや定番のメトリクスでは、実際の業務やユーザー体験を十分に反映できないことがあります。
そこで今回の記事では、LLMシステムをより現実的に設計・運用するために、”実務に役立つ評価の考え方”を整理していきます。どんなデータを集めるか、何を基準に良しとするか、どうやって現場の要件に沿った形で評価を回していくか。その一連のプロセスを、わかりやすく枠組みとしてまとめた内容を紹介します。
まずはデータセット作成における5つの基本原則から整理していきます。
