まとめ
結果を解釈する際の包括的なアプローチ。 生成 AI アプリケーションを評価するには、パフォーマンスと信頼性を測定するために、さまざまなメトリックを十分に理解する必要があります。 Azure には、その AI Foundry と Azure AI Evaluation SDK を使用したカスタム エバリュエータなど、手動および自動評価の両方のツールが用意されています。
データの品質と性質は、効果的かつ信頼性の高い AI 評価プロセスを確保するうえで非常に重要です。 高品質、多様、かつ代表的なデータセットを使用すると、評価メトリックはさまざまなシナリオで AI モデルのパフォーマンスを正確に反映できるようになりますが、質の低い偏ったデータでは誤った結果につながるおそれがあります。
特に、AI システムは医療や金融などの重要な分野においてますます展開されているため、評価結果を正確に解釈することが不可欠です。 適切な解釈とは、メトリックの読み取りだけではありません。それには、結果のコンテキストの説明、AI システムの目標の考慮、ベンチマークとの比較が含まれます。
評価結果を取得したら、その評価に基づいて軽減計画を作成する、または既存のものを洗練することをお勧めします。 測定することで、プロンプト エンジニアリングやコンテンツ フィルターの構成を行う際に、さらにターゲットを絞った軽減策を実装できるようになります。 AI システムを改善し続ける際は、必ず次回の評価を実行し、必要に応じてアプローチを洗練してください。