大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションの性能評価は、
精度や使いやすさを保つ上で不可欠です。LangChainは、この評価プロセスを効率化するためのツールを提供し、
モデルのベンチマーク、設定の実験からデータ駆動の改善まで行えます。
このチュートリアルでは、LangChainを使用してLLMアプリのベンチマークを設定する方法について説明します。
評価指標の設定から、モデル構成や情報取得戦略の比較まで、各ステップを丁寧に解説します。
具体的には、環境のセットアップ、プロンプトテンプレートのデザイン、LLMチェーンの作成、評価指標の定義、
テストデータセットの作成、実試験の実施、さまざまな設定での実験といったステップが含まれます。
また、ベクターベースの検索を利用し、単純なプロンプト応答モデルと比較して、より関連性の高い応答の改善方法を探ります。
結果の分析と解釈を行い、最適なセットアップを見つけ出します。LangChainを活用して体系的な評価パイプラインを採用することで、
リアルな需要に効果的に応える、強固で適応性の高いアプリケーションのパフォーマンスを実現できます。
出典 : Benchmark LLM Application Performance with LangChain https://thenewstack.io/benchmark-llm-application-performance-with-langchain/
