コードは正常、でもAIは嘘をつく：RAG評価パイプライン設計の5つの落とし穴
RAG開発のPoCから本番運用へ進む際、従来のCI/CDでは防げない「AIの嘘」や精度低下のリスクを解説。LLMOpsの視点から、評価パイプライン設計における5つの落とし穴と対策を、AIソリューションアーキテクトが徹底解説します。
キーワード解説
RAG評価パイプラインを組み込んだAI開発用CI/CDインフラの設計
RAG評価パイプラインを組み込んだAI開発用CI/CDインフラの設計とは、RAG（Retrieval Augmented Generation）モデルを用いたAIアプリケーションの開発において、その品質と信頼性を継続的に保証するためのインフラストラクチャを構築することです。従来のCI/CDがコードの品質や機能のデグレードを防ぐのに対し、RAGのような生成AIでは「AIの嘘」（ハルシネーション）や応答精度の低下といったAI固有の問題が発生します。この設計では、RAGモデルの出力評価（例: 関連性、正確性、安全性）を自動化し、開発サイクルに統合することで、本番環境でのAIの信頼性を維持・向上させることを目指します。これは、RAG構築の基盤となる親トピック「インフラ構成案」の一部として、AIシステムの運用安定化に不可欠な要素です。
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RAG評価パイプラインを組み込んだAI開発用CI/CDインフラの設計とは、RAG（Retrieval Augmented Generation）モデルを用いたAIアプリケーションの開発において、その品質と信頼性を継続的に保証するためのインフラストラクチャを構築することです。従来のCI/CDがコードの品質や機能のデグレードを防ぐのに対し、RAGのような生成AIでは「AIの嘘」（ハルシネーション）や応答精度の低下といったAI固有の問題が発生します。この設計では、RAGモデルの出力評価（例: 関連性、正確性、安全性）を自動化し、開発サイクルに統合することで、本番環境でのAIの信頼性を維持・向上させることを目指します。これは、RAG構築の基盤となる親トピック「インフラ構成案」の一部として、AIシステムの運用安定化に不可欠な要素です。