LLM 品質保証
LLM 品質保証
このページの完全版は英語で以下に記載されています。日本語訳は近日公開予定です。
LLM Quality Assurance
Enterprise testing and validation for AI applications. Automated hallucination detection, bias monitoring, and continuous quality scoring.
What is LLM Quality Assurance?
Divinci AI's Quality Assurance platform ensures enterprise-grade reliability and safety for your LLM applications. Our comprehensive testing and validation pipeline catches issues before they reach production, maintaining the highest standards of accuracy and compliance.
Traditional quality assurance approaches fall short with AI systems due to their non-deterministic nature and the complexity of evaluating generated content. Our platform addresses these unique challenges with automated testing frameworks, content validation engines, and continuous monitoring systems specifically designed for LLM applications.
With comprehensive test generation, real-time validation, and intelligent monitoring, our platform ensures your AI applications deliver consistent, accurate, and safe responses while maintaining regulatory compliance and building user trust.
Key Benefits
Quality Assurance
Comprehensive testing and validation pipeline that ensures enterprise-grade reliability and safety for your LLM applications with automated quality control.
Automated Testing
Generate comprehensive test scenarios automatically including edge cases, regression tests, and red teaming for thorough validation.
Content Validation
Advanced validation engine with fact checking, bias detection, and toxicity filtering to maintain content quality and safety standards.
Continuous Monitoring
Real-time performance monitoring, anomaly detection, and drift detection to maintain optimal AI performance over time.
Enterprise Compliance
Maintain regulatory compliance with comprehensive audit trails, data governance, and industry-specific validation requirements.
Self-Improving Analytics
Continuously learns and optimizes quality assessment patterns based on validation results and user feedback.
How Quality Assurance Works
Automated Test Generation
Generate comprehensive test scenarios including user scenarios, edge cases, regression tests, and red teaming to ensure reliability
Content Validation
Advanced validation with fact checking, hallucination detection, bias detection, and toxicity filtering
Quality Analytics
Evaluate relevance, consistency, completeness, and compliance to ensure enterprise requirements
Continuous Monitoring
Real-time monitoring with performance analytics, anomaly detection, and user feedback collection
Quality Assurance Pipeline
End-to-End LLM Quality Validation
Automated Testing
Generate comprehensive test scenarios including user scenarios, edge cases, regression tests, and red teaming to validate LLM reliability.
Content Validation
Advanced validation engine performs fact checking, hallucination detection, bias detection, and toxicity filtering for content quality.
Quality Analysis
Analytics engine evaluates relevance, consistency, completeness, and compliance to ensure enterprise-grade requirements.
Continuous Monitoring
Real-time performance monitoring, anomaly detection, user feedback collection, and drift detection for ongoing optimization.
スコアリングエンジンの内側 — キャリブレーションは実際にどう機能するのか
多くの「AIテスト」ツールはモデル出力をスコアリングして、それで終わりです。Divinciのscored-QAスイートは異なる前提のもとに構築されています。スコアを信頼できるものにするためには、まずスコアリングルーブリック自体をドメインエキスパートに対してキャリブレーションする必要があるのです。そのパイプラインが現在どのように出荷されているかをご紹介します。
人間アンカー型のルーブリックキャリブレーション
ドメインエキスパートが、LLMジャッジが用いるのと同じルーブリックを、層化抽出されたゴールドセットに対して評価します。すべてのスコア(0 / 0.25 / 0.5 / 0.75 / 1.0)は、任意の理由付けと、教師ありファインチューニング信号としても利用できる任意のeditedResponseフィールドとともに記録されます。各評価では、評価者のアイデンティティ、ルーブリックのバージョン、実時間の所要時間がログに残ります。LLMジャッジとエキスパート評価者の間のSpearman ρは継続的に計算され、最も高いρを持つジャッジがデフォルトになります。
- 複数評価者間の一致: 同じ項目を複数のエキスパートが評価した場合、評価者間ρも計算されるため、ジャッジ対人間の不一致だけでなく、評価者間の不一致も検出できます。
- スイート単位のキャリブレーション目標: 各scored-QAスイートには
rhoLowerTargetとrhoTargetNが設定されており、キャリブレーションがクリアすべき下限値と、ジャッジが信頼される前にそれをクリアすべきサンプルサイズを規定します。 - アクティブラーニング: 事前評価パイプラインは、高分散項目(LLMジャッジ同士が最も意見の分かれる項目)を優先的にエキスパートレビューに浮上させるため、限られたエキスパート予算で、まずノイズの多い決定境界からキャリブレーションされます。
明示的な自律性レベルを備えた自動修正ループ
スイートがキャリブレーションされると、自動修正ループが反復処理を開始します。候補をスコアリングし、小規模な再定式化または検索設定の変更を適用し、再スコアリングを行い、4つの終了状態のいずれかに達するまでこれを繰り返します。自律性レベルにより、反復間で人間の承認が必要かどうかが決まります。
full-auto— 人間のゲートなしで収束まで実行します。checkpoint-every-iteration— 各候補変更について人間が承認します。checkpoint-on-deploy— 無人で実行されますが、本番環境へのプロモーション前に人間の最終承認のために一時停止します。- 終了状態:
high-scores、target-reached、max-iterations、またはrunning。モード: プロンプト/検索のチューニングにはautofix、検索パイプラインの再構成にはautorag。
RAG Arena — スイート規模でのバリアント比較
単一のAPI呼び出しで、スイートを複数のRAG構成にファンアウトします。異なる検索バックエンド(RAG Routingの10種類のターゲット)、異なるLLM、異なるプロンプトテンプレートにわたって展開し、すべての(バリアント × テスト)ペアをキャリブレーション済みジャッジでスコアリングします。結果として、バリアントごとのランキング、テストごとの最良バリアント勝者、そしてmarkdownレポートが得られます。
アリーナは、私たちの学習型ルーティングモデルの上流ソースでもあります。お客様がアリーナの勝者を選択すると、その(質問, 勝利したバックエンド)ペアがルーティング履歴ストアのシードとなります。
エンドポイント: POST /api/v1/qa/suites/:suiteId/arena-run ペイロードは{ arenaPresetId, testIds?, maxTestsPerVariant? }。
監査グレードのスコアリングレシート
システム内のすべてのスコアは、数ヶ月後にもその根拠を説明できるだけの情報とともにログ記録されます。各テスト結果には、スコアラーごとのスコアマップ(スコアラーごとに0〜1のスコアと、集約された総合スコア)が含まれます。各キャリブレーション評価は、評価者のアイデンティティ、使用されたルーブリックプロンプトのコンテンツハッシュ、評価値そのもの、任意の理由付け、実時間の所要時間、そして(提供されていれば)編集後のレスポンスとともに保存されます。
- ルーブリックのバージョン管理: ルーブリックプロンプトをSHA-256でコンテンツハッシュ化し、その先頭16文字をバージョンIDとして使用します。ルーブリックを編集すれば自動的に新しいバージョンが生成され、古いスコアは古いルーブリックに紐付いたまま残ります。
- しきい値ゲート: スイートごとの
minScore下限値とmaxDriftのリグレッションしきい値が、違反時にwebhookやメールを発火させ、設定された監視頻度(毎時 / 毎日 / 毎週 / 手動)で動作します。 - 編集可能な評価者フィードバック: 評価者が提供する
editedResponseは、下流のSFT信号として保持されます。キャリブレーションは無料のトレーニングデータでもあるのです。
私たちが出荷する8つのLLMジャッジスコアラー
scored-QAテストはデフォルトでこのセットすべてを通過します。各スコアラーは、パラメトリックなルーブリックプロンプトに対する独立したLLM呼び出しです。ルーブリックを編集すると新しいrubricVersionハッシュが生成されるため、過去のスコアは引き続き意味を持ちます。お客様は、スイートごとに任意のスコアラーを無効化したり、独自のスコアラーを提供したりできます。
さらに、お客様がすでに使用しているオープンソースおよび商用フレームワークとのファーストクラスな統合も提供します:
スコアリングエンジンはプラットフォームの他の部分とどう接続されているか
キャリブレーション済みのジャッジは、バリアント比較のためのRAG Arenaを駆動し、クエリごとに最適なバックエンドを選択するRAG Routingの学習型履歴ストアに供給されます。ジャッジのキャリブレーションに関する完全な詳細解説は、ブログ記事Calibrating the Judge: The Grader Gets Gradedをご覧ください。アリーナとルーティングを合わせたストーリーはInside the RAG Arena: When the Judges Don't Agreeにあります。これが完全なリリースパイプラインにどう組み込まれるかについては、リグレッションテスト記事およびCIテスト記事をご参照ください。
Success Stories
Global Healthcare Provider
95% reduction in AI hallucinations while processing 50,000+ medical queries daily
A leading healthcare provider needed to ensure medical AI responses met the highest safety standards. Using our Quality Assurance platform, they implemented comprehensive testing and validation, achieving unprecedented accuracy for patient-facing AI systems while maintaining regulatory compliance.
"Divinci AI's Quality Assurance platform gave us the confidence to deploy AI in critical healthcare scenarios. The comprehensive testing and real-time validation ensure our patients receive accurate, safe information every time."
— Dr. Maria Rodriguez, Chief Medical Officer, Healthcare Leader
Financial Services Firm
Achieved 99.9% compliance rate for regulatory queries with automated bias detection and fact-checking across 25,000+ daily customer interactions.
Request Details →Legal Technology Platform
Reduced manual review time by 85% while maintaining 99.5% accuracy for legal document analysis across 100+ law firms.
Request Details →Educational Institution
Ensured content safety and accuracy for 500,000+ student interactions with comprehensive toxicity filtering and educational content validation.
Request Details →Frequently Asked Questions
AI quality assurance addresses unique challenges that traditional testing approaches can't handle. While traditional software testing focuses on deterministic outcomes, AI systems generate variable responses that require content-aware validation, bias detection, and contextual accuracy assessment.
Our platform evaluates not just functional correctness but also content quality, safety, compliance, and ethical considerations that are critical for enterprise AI deployments.
Our comprehensive validation engine performs multiple types of quality checks:
- Fact Checking: Validates factual accuracy against reliable knowledge sources
- Hallucination Detection: Identifies when AI generates false or unsupported information
- Bias Detection: Scans for unfair bias in AI responses across protected categories
- Toxicity Filtering: Prevents harmful, offensive, or inappropriate content
- Compliance Validation: Ensures responses meet industry-specific regulatory requirements
- Consistency Checking: Validates that similar queries receive consistent responses
Our continuous monitoring system tracks AI performance in real-time through multiple channels:
- Performance Analytics: Monitor response accuracy, latency, and user satisfaction metrics
- Anomaly Detection: Automatically identify unusual patterns that may indicate model degradation
- Drift Detection: Track changes in model behavior over time and alert on significant shifts
- User Feedback Integration: Collect and analyze user feedback to identify quality issues
- Automated Alerting: Instant notifications when quality thresholds are breached
The system maintains detailed audit logs and provides dashboards for real-time visibility into AI system health and performance trends.
Ready to transform AI quality?
Ensure enterprise-grade reliability and safety for your LLM applications with automated testing and validation.