【要約】自由回答型の性格診断をLLMで作る｜選択式では拾えない回答をどう分類するか [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
性格診断の実装において、開発者は選択肢の限界と自由記述の不安定さというジレンマに直面する。従来の選択式では、回答者の複雑なニュアンスを拾い切れない。自由記述を採用すると、以下の問題が発生する。
- ・LLMの出力が実行ごとに変動する。
- ・判断の根拠が不明確になる。
- ・想定外の入力への挙動が制御できない。
// Approach
開発者は、LLMの非決定性を排除するため、特徴抽出とラベル割当を分離する2段構成を採用した。LLMに最終判断をさせず、ロジックをコードに寄せることで安定性を確保する。
具体的なステップは以下の通りである。
具体的なステップは以下の通りである。
1.LLMによる特徴抽出：Pydanticを用い、スコア、確信度、根拠、判定不能フラグを構造化して取得する。
2.コードによるラベル割当：抽出されたスコアに対し、閾値判定やサンプル数による検証を行い、決定論的にラベルを決定する。
// Result
この設計により、分類の再現性と説明責任を両立したシステムが構築できる。ユーザーに対しては、以下のメリットが提供される。
- ・根拠（evidence）の提示による納得感の向上。
- ・「判定不能」を明示することによる信頼性の確保。
- ・テストによる軸の定義の曖昧さの検知。
Senior Engineer Insight
> LLMを「推論エンジン」ではなく「特徴抽出器」として定義した点が極めて実戦的である。プロダクション環境では、LLMの揺らぎは致命的なバグに直結する。ロジックをコード側に隔離する設計は、保守性の観点から高く評価できる。ただし、根拠として抽出する原文に含まれる個人情報の扱いに注意が必要である。