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RAGを作ったものの、「性能をどう客観的に評価すればいいか分からない」「ハルシネーションが起きる」といった課題に直面していませんか？この記事では、RAG評価の定番ライブラリRagasの主要メトリクスを徹底解説。検索と生成の品質を定量的に測定し、具体的な改善アクションに繋げる実践的ノウハウを掴めます。データに基づいたRAG改善の第一歩を踏み出しましょう。

AIアプリのセキュリティ問題について AIを利用したアプリケーションが急速に普及する一方で、悪意あるプロンプトでAIをハッキングしようとする動きも出てきています。 これは、従来のSQLインジェクションのような攻撃と同様、またはそれ以上に深刻なリスクをもたらします。AIアプリ...

はじめに 本記事では、Strands Agents とADK の二つのフレームワークを使用したシンプルなエージェント (両方ともLangfuse のMCPサーバーを使う) が、Langfuseを使ってどのように可視化されるのかをクイックに紹介する記事です。最近のアップデート...

はじめに 近年、LLMアプリケーションの開発において、複数のLLMプロバイダーを使い分ける必要性が高まっています。 OpenAIのGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど、それぞれ異なる特徴を持っており、それぞれの特徴に合わせてLLMを使い分...

LLMアプリケーション開発プラットフォーム「Dify」と、LLMオブザーバビリティツール「Langfuse」を連携させるためのカスタムプラグイン「Dify Langfuse Plugin」が、v0.0.2にアップデートされました。 今回のアップデートの目玉は、...