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[BOOKデータベースより]
生成AIの出力を評価し、再現性・品質・安全性を確保する。正確な情報を提供できるか。出力結果にばらつきはないか。不適切な表現を制御できるか。存在しない事実を提示していないか。プライバシーの侵害につながらないか。実際に評価を行うサンプルコード付き。
第1章 生成AIアプリケーションの評価の概要
[日販商品データベースより]第2章 生成AIアプリケーションの評価基盤モデルと評価アプローチ
第3章 基本的な評価メトリクス
第4章 評価メトリクスのツールによる評価の実際
第5章 生成AIアプリケーションのセキュリティ評価
第6章 AIエージェントの評価
第7章 生成AIアプリケーションのテスト・評価のその他のトピック
生成AIを活用したアプリケーションは、リサーチ、ソフトウェア開発、各種創作活動の補助等、さまざまな知的労働において、欠かせないパートナーとなりつつあります。従来の演繹的なロジックの積み重ねにより構築されたソフトウェアと構造的に異なる生成AIアプリケーションは、その性質上、次の特徴を持ちます。
・確率的出力:同じ入力に対して、常に同じ出力が得られるとは限らない
・複雑な挙動:入力と出力の関係が明確ではなく、ブラックボックス的な側面がある
・文脈依存性:過去のやり取りや外部情報によって出力が変化する
これらの特徴から、生成AIアプリケーションの品質を保証するためには、従来のソフトウェアテストとは異なる手法によるテストと評価が不可欠となります。
本書では、生成AIを活用したアプリケーション、システムに焦点をあてて、そのテスト、評価のアプローチを紹介していきます。