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DeepEvalによるCI/CDプロセスへのAI自動テストデータ組み込み手法

DeepEvalによるCI/CDプロセスへのAI自動テストデータ組み込み手法とは、大規模言語モデル（LLM）を用いたアプリケーションの品質を継続的に保証するため、DeepEvalという評価フレームワークを活用し、テストデータの自動生成と評価をCI/CD（継続的インテグレーション・継続的デリバリー）パイプラインに組み込むアプローチです。これにより、開発サイクル全体でAIモデルのパフォーマンスや信頼性を自動的に検証し、特にRAG（検索拡張生成）などのAIシステムにおける「検証用データ作成」のプロセスを効率化・自動化します。手動でのデータ作成や評価の負担を軽減し、AIアプリケーションの迅速かつ高品質なリリースを支援します。

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DeepEvalによるCI/CDプロセスへのAI自動テストデータ組み込み手法とは

DeepEvalによるCI/CDプロセスへのAI自動テストデータ組み込み手法とは、大規模言語モデル（LLM）を用いたアプリケーションの品質を継続的に保証するため、DeepEvalという評価フレームワークを活用し、テストデータの自動生成と評価をCI/CD（継続的インテグレーション・継続的デリバリー）パイプラインに組み込むアプローチです。これにより、開発サイクル全体でAIモデルのパフォーマンスや信頼性を自動的に検証し、特にRAG（検索拡張生成）などのAIシステムにおける「検証用データ作成」のプロセスを効率化・自動化します。手動でのデータ作成や評価の負担を軽減し、AIアプリケーションの迅速かつ高品質なリリースを支援します。

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テーマ RAG（検索拡張生成）構築 社内データとLLMを連携させる最重要技術 クラスター 検証用データ作成 RAG構築の精度向上に不可欠な検証用データ作成方法

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