#LLM-as-a-Judge

3件の記事

RAGの品質、なんとなくで判断していませんか？ ― Amazon BedrockとRagasで始めるLLM-as-a-Judge評価パイプライン

RAG運用で「改善されたのか分からない」という課題に、LLM-as-a-Judge手法とRagasフレームワークで定量的に対応できます。Ragasは検索と生成を分離評価し、4つのメトリクス（Faithfulness・Answer Relevancy・Context Precision・Context Recall）で問題を切り分けられます。Amazon Bedrockでの実装例付きで、「どこが悪いのか」を可視化し、改善アクションを導出する具体的なパイプラインを解説しています。

#RAG #LLM-as-a-Judge #Ragas

記事を読む →

📚

Qiita3月6日· 1分で読める中級🔥 注目

RAGの評価方法の実装&比較~失敗談を添えて~【RAGAS】【LLM-as-a-judge】

RAG精度評価の実装で直面する課題を、RAGASとLLM-as-a-judge の2つの手法で比較検証しています。実装コード付きで、9つの指標が使える専用フレームワークと、独自プロンプトでの評価方法の長所・短所、さらに著者が遭遇したトラブル事例を紹介。運用段階のRAG開発者にとって、何をどう測るべきかの実践的な指針が得られます。

#RAG #RAGAS #LLM-as-a-Judge

記事を読む →

📚

Zenn3月4日· 1分で読める中級🔥 注目

Ragasで始めるRAG評価｜4指標で“どこが悪いか”を特定する

RAGの品質が「なんとなく前より良くなった」では困りますよね。Ragasを使うとLLMが審査員になり、検索精度（Context Precision）と忠実性（Faithfulness）など4つの指標で定量的に評価できます。CI/CDに組み込める実装コード付きで、感覚値に頼らないRAG開発へ一歩前に進めます。

#RAG #技術・実装 #Ragas

記事を読む →