oh-my-knowledge は何をしますか?
LLMの知識入力(プロンプト、RAGコーパス、スキル、エージェントワークフロー)を評価するためのフレームワークです。モデルを固定し、アーティファクトを変更して評価を行います。統計的な厳密性が組み込まれています:ブートストラップ信頼区間、クリッペンドルフのα、長さバイアス補正、飽和曲線。
LLMの知識入力(プロンプト、RAGコーパス、スキル、エージェントワークフロー)を評価するためのフレームワーク。モデルを固定し、アーティファクトを変更して評価します。ブートストラップ信頼区間、クリッペンドルフのα、長さバイアス補正、飽和曲線などの統計的手法が組み込まれています。
「lizhiyao/oh-my-knowledge」は、LLM(大規模言語モデル)の知識入力、すなわちプロンプト、RAG(検索拡張生成)用コーパス、エージェントスキル、エージェントワークフローを体系的に評価するためのフレームワークです。このツールの特徴は、評価対象のモデル(LLM)を固定し、入力アーティファクト(プロンプト、知識ベースなど)のバリエーションを体系的に変更・比較することで、知識入力の品質を客観的に評価できる点にあります。統計的な厳密性を重視しており、ブートストラップ法による信頼区間の計算、評価者間信頼性の指標であるクリッペンドルフのα、出力長に起因するバイアスを補正する機能(Length-debias)、そして評価の飽和点を可視化する飽和曲線(Saturation curves)が組み込まれています。このフレームワークは、例えば異なるプロンプト戦略やRAGのチャンク戦略、エージェントの動作フローの微妙な違いを比較・評価するタスクに適しており、開発者やリサーチャーがデータ駆動でシステムの改善点を特定するのを支援します。対応するプラットフォームは言語モデル全般を対象としており、様々な評価タスクや独自の評価基準を柔軟に追加できる設計です。
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LLMの知識入力(プロンプト、RAGコーパス、スキル、エージェントワークフロー)を評価するためのフレームワークです。モデルを固定し、アーティファクトを変更して評価を行います。統計的な厳密性が組み込まれています:ブートストラップ信頼区間、クリッペンドルフのα、長さバイアス補正、飽和曲線。
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