LaunchDarkly（ローンチダークリー）は、AI構成を最終決定する前にチームが実験できる場を提供するために設計された新機能「LLM Playground for AI Configs」を導入した。この革新的なツールにより、プロンプト、モデル、パラメーターを個別にテストできるため、チームは入力ごとに異なる動作を検証し、すぐに実装しなければならないというプレッシャーを感じることなく、最適な構成を判断できる。特定の構成が効果的であることが証明されたら、それを管理対象構成に移行し、永続的なソリューションとして扱うことができる。
LLM Playgroundは、初期段階の実験をトレーサブルにするために設計されている。チームはプロンプトとモデルのバリエーションを個別にテストし、組み込みの品質指標に基づいて評価し、選択したバリエーションを本番環境向けの管理された構成に昇格させることができる。各実行では、プロンプト、モデル、パラメーター、評価結果などのコンテキストが維持されるため、反復処理を並べて比較できる。この機能により、各実行で、結果を生成した完全な構成、出力、評価方法が確実に記録されるため、将来の比較や参照のための参照ポイントとなる。
LLM Playgroundは、品質のトレードオフも可視化する。例えば、数学の家庭教師エージェントは、質問に正しく答え、理由を明確に説明し、誤解を招くような表現を避ける必要がある。表現を少し変更するだけで明瞭性は向上するが、正確性は低下する可能性がある。また、別のバリエーションでは正確性は回復するが、リリースにリスクのある表現が生まれてしまう可能性がある。LLM Playgroundでは、同じ入力を各バリエーションで実行し、出力を並べて比較できる。これにより、正確性、関連性、安全性シグナルの変化が明確に可視化され、トレードオフが暗黙的に存在することがなくなる。
履歴の重要性は、LLM Playgroundのもう一つのキー特徴だ。リリースから数週間後、フィードバックから説明が必要以上に長いと感じられた場合、構成をその構成を形作った実行まで遡ることができる。テスト済みの代替案は、元の決定に影響を与えたスコアとトレードオフと共に保存される。これにより、以前のバリエーションを再検討する場合でも、最初のイテレーションで変更されなかったパラメーターを調整する場合でも、次に何を試すかを容易に決定できる。LLM Playgroundは現在AI Configsで利用可能で、将来的にはより堅牢で大規模なオフライン評価を提供する予定だ。
出典：LaunchDarkly
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