| name | llm-eval-designer |
| context | fork |
| description | LLM生成システムの検証設計スキル。assay-kitフレームワークを活用し、LLM特有の失敗モード(幻覚、例への過学習、部分的処理)を考慮した総合的なテストケース設計を支援する。使用タイミング: LLMベースのワークフロー/エージェントの評価設計時、ゴールデンデータセット(golden-dataset.yaml)の設計・拡張時、既存テストが特定パターンに過学習していないか検証時、LLM出力の品質スコアラー設計時、「なぜこのテストケースが必要か」の根拠を示す時。 |
LLM Evaluation Designer
LLM生成システムの検証を設計するためのガイド。
Quick Start
target_function: "テキスト置換"
invariant: "入力テキストAをBに変換、他は不変"
failure_modes:
- example_overfitting
- hallucination
- partial_processing
Core Workflow
Step 1: 失敗モード分析
LLM特有の失敗パターンを特定。詳細は failure-modes.md。
| 失敗モード | 検出方法 | 対策テスト |
|---|
| 例への過学習 | 例と異なる入力でテスト | 同カテゴリ別例、異カテゴリ例 |
| 幻覚 | 入出力差分の厳密検証 | 入力に存在しない内容チェック |
| 部分的処理 | 全マッチの網羅性検証 | 複数出現、複数ブロック |
| 指示誤解釈 | 境界条件テスト | 類似だが異なる指示 |
Step 2: 汎化保証設計
プロンプト例への過学習を防ぐテスト設計。詳細は generalization-patterns.md。
プロンプトに例Xがある場合:
├─ Xと同カテゴリの別例Y, Zでテスト
├─ Xと異なるカテゴリの例A, Bでテスト
└─ テスト入力 ∩ プロンプト例 = ∅ を保証
Step 3: テストマトリクス構築
変数の直交組み合わせでテストケースを生成:
操作種別 × 入力形態 × 出現パターン × ブロック種別
↓
ペアワイズ法で組み合わせ削減
↓
優先度付きテストケース生成
Step 4: スコアラー設計
多面的な品質評価。詳細は scorer-design.md。
| スコアラー | 測定対象 | 閾値例 |
|---|
| operation-accuracy | 操作種別・数の正確性 | 80% |
| target-block-precision | ターゲット特定の正確性 | 75% |
| content-quality | 生成内容のパターンマッチ | 60% |
| anti-hallucination | 幻覚の不在 | 100% |
References
Anti-Patterns
prompt_example: "カート → Cart"
test_input: "カート → Cart"
prompt_example: "カート → Cart"
test_inputs:
- "ユーザー → 利用者"
- "効率化 → 最適化"
- "API → インターフェース"
expectedContentPatterns:
- "要約"
expectedContentPatterns:
- "要約|まとめ|サマリー"