AIコパイロットとコードジェネレーターによる開発者の生産性向上が話題となっています。ビジネスチャンスを捉えて、開発チームはベクトルデータベースの構築や大言語モデル（LLM）のアプリケーション組み込みに注力しています。
この技術は、検索エクスペリエンス、コンテンツ生成、文書の要約、チャットボット、カスタマーサポートアプリケーションなどさまざまな分野で活用されています。
しかし、LLMを投資する企業はデータの品質管理、アーキテクチャの選定、セキュリティリスク、クラウドインフラの計画など、初期のハードルに直面しています。
特に、AIモデルやアプリケーションのテスト計画の策定は、いくつかの課題を含んでおり、世間を賑わす問題も出てきています。
LLMのテストには複合的なアプローチが要求され、技術的な厳密さだけでなく、改善の反復、詳細なドキュメント作成、パフォーマンスメトリクスなど、さまざまな手法が必要です。
自動化された品質と性能のテスト、専門家の関与、そして実際の使用者からのフィードバックを取り入れながら、製品を改善していくことが不可欠です。
AIがサポートされたアプリケーションの開発は容易かもしれませんが、テストやその後の改善にはかなりの作業が必要です。
高校生でも理解できるように、これらの行程をうまくクリアすることが、AIコパイロットの未来には不可欠となっています。
出典 : https://www.infoworld.com/article/3714929/how-to-test-large-language-models.html