LLM Application Evaluation with LangSmith

精度、コスト、レイテンシの各側面からパフォーマンスを測定する、包括的なAIアプリケーション評価システムの設計方法を学びます。評価データセットと、アルゴリズムによるマッチングからLLM-as-a-judgeのアプローチまで、複数のエバリュエータータイプを活用することで、事前に成功基準を確立し、リリース可能なアプリケーションに向けた進捗を測定できるようになります。

LangSmithを使用したデータセットの作成、評価器の定義、実験の実行を通じて、評価システムを実践的に実装する方法を学びます。客観的な比較のためのアルゴリズム評価器、主観的な評価のためのLLM-as-judge評価器、そして網羅的な品質分析のためのマルチメトリクス評価器を構築していきます。

基準ベースのアセスメントを用いたオンライン評価による、会話型AIアプリケーションの評価方法を学びます。 — LLM-as-judgeエバリュエーターを通じてターンレベルおよび会話全体の評価パターンを実装することで — 一貫性、タスク完了度、効率性にわたるチャットボットの品質を体系的に測定できるようになります。