AI Evaluation
AI評価
AI評価は、AIシステムをテストする再現可能な方法です。明確なタスク、テストデータ、採点ルール、安全制限を使用します。
もう一つの例
チームは、300件の保存済みサポートケースと人間が承認した回答を使って候補モデルをテストします。品質、安全性、遅延、およびモデルが回答を拒否する場合を評価します。印象的なデモだけでは評価にはなりません。
主な部分
- 01バージョン付きデータセット
- 02採点ルーブリック
- 03リリース閾値
以下の場合に使用します
明確なルールを用いてモデル、プロンプト、検索の変更、またはリリースを比較する場合、この用語を使用します。
以下の場合は使用しないでください
評価を総合スコア一つや、保存されていない少数のプロンプトだけに縮小しないこと。
コードで使用する名前
dataset × rubric × evaluator × threshold 出荷前に
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome：Complete the task with AI評価 (AI Evaluation)。 User context：チームは、300件の保存済みサポートケースと人間が承認した回答を使って候補モデルをテストします。品質、安全性、遅延、およびモデルが回答を拒否する場合を評価します。印象的なデモだけでは評価にはなりません。 AI method or concept：AI評価 (AI Evaluation)。 Why it fits：明確なルールを用いてモデル、プロンプト、検索の変更、またはリリースを比較する場合、この用語を使用します。 Do not use it when：評価を総合スコア一つや、保存されていない少数のプロンプトだけに縮小しないこと。 AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：その情報源にとって公式です。他のプラットフォームやチームはその用語を別の方法で使用する場合があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
このリクエストを確認する
Review how AI評価 (AI Evaluation) is used now. Definition: AI評価は、AIシステムをテストする再現可能な方法です。明確なタスク、テストデータ、採点ルール、安全制限を使用します。 Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.