ノーコードでのLLMワークフロー構築における、生成品質向上のための試行錯誤を化学実験のレポート形式で報告。低コストで高速な構築が可能な一方で、自己批評レイヤーが引き起こした「統計データの捏造」という問題に対し、仮説・検証・考察を通じて改善に取り組んだ記録。
【実験レポート】Difyで構築したLLMワークフローにおける自己批評レイヤーの捏造とFDEの役割
編集メモ: LLMワークフローにおける「自己批評」による品質向上には、モデルが捏造を行うリスクを正しく認識し、FDE等の手法で検証プロセスを厳格化することが不可欠です。