LLM アプリケーションのテストと評価の基礎

大規模言語モデル（LLM）が現代のソフトウェアの中心となるにつれ、その信頼性、正確性、安全性を確保することがかつてないほど重要になっています。AI アプリケーションを構築することは最初の一歩に過ぎません。その出力を体系的にテストし評価する方法を知ることこそが、本番環境への導入を可能にします。このテキストベースのコースでは、LLM の品質保証の核心的な原則をガイドします。基礎的な AI 用語から始まり、モデルのパフォーマンス測定、評価用データセットの構築、回帰テストの実装方法を段階的に探索します。実践的なシナリオやコードスニペットを読み進めることで、手動のプロンプトチェックから、自動化されたスケーラブルなテスト手法へと移行する方法を学びます。 学習内容： - fine-tuning と Retrieval-Augmented Generation (RAG) の違いを含む、基礎的な LLM の概念を理解する。 - 特定のアプリケーションのユースケースに合わせた、堅牢な評価用データセットを設計・キュレーションする。 - 最新の評価メトリクスを適用して、テキスト生成の品質、関連性、事実の正確性を評価する。 - モデルの更新やプロンプトの変更が既存の機能を低下させないよう、回帰テストを実装する。 - LLM-as-a-judge やコンテキスト関連性スコアリングなどの現代的なパターンを使用して、RAG アーキテクチャを評価する。 - プロンプトインジェクションの脆弱性を特定し軽減するための、基本的なセキュリティテストの概念を実践する。 カリキュラムは、AI 評価の基本的な定義から実践的なテストワークフローへと論理的に流れます。現代の AI アプリケーション向けに信頼性の高いテストパイプラインを構築する方法を示す、ステップバイステップの事例を読み進めます。 このコースは、AI アプリケーションのテスト方法を学びたい初心者、QA プロフェッショナル、および基本的なプログラミング知識を持つ開発者志望の方を対象としています。事前の機械学習の専門知識は必要ありません。今日から読み始めて、現代の LLM アプリケーションを自信を持って評価・テストするために必要なスキルを身につけましょう。