言語モデル(LLM)を活用してSQLエージェントを構築する過程は簡単で、数時間でプロトタイプを作成できます。しかし、実際にビジネスで使用するためには、精度の向上が不可欠です。本記事では、
精度を測定し改善する方法を紹介します。初期モデルが示す結果はしばしば概ね正しいものの、例えば金融レポートのサマリーやAPI呼び出しなど、ビジネスシナリオでは「ほぼ正しい」では不十分です。
評価セットを作成し、実際のクエリと結果を比較してモデルの出力精度を計測します。精度向上のためには、自己反省を促し、また問題発生時に問い合わせの類似例を参照するRAG（retrieval-augmented generation）などのテクニックが有効です。
この記事では、精度向上を実現する過程を実例と共に具体的に解説し、最終的には正解率70%に到達しました。それでも、業務利用を目指す場合は90%以上が求められるため、更なる精度向上のためにはファインチューニングが必要となります。
次回予告として、ファインチューニングに関する記事への言及を含め、続編への期待を持たせます。
出典 : From Prototype to Production: Enhancing LLM Accuracy https://medium.com/data-science/from-prototype-to-production-enhancing-llm-accuracy-791d79b0af9b
