<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>kentakemoto</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/kentakemoto/</author_url>
  <blog_title>CADDi Tech Blog</blog_title>
  <blog_url>https://caddi.tech/</blog_url>
  <categories>
    <anon>AI / ML</anon>
  </categories>
  <description>機械学習エンジニアの竹本です。普段は、製造業の膨大なドキュメントを対象にしたRetrieval-Augmented Generation（RAG）の検証に取り組んでおり、その一環として社内検証向けのベンチマークデータセットを作成しました。同じ課題を抱えるエンジニアの方の参考になればと思い、本記事を書きました。 TL;DR 作りたい。でも動き出せなかった 当時の思い込みと、今の自分からの答え合わせ 1. LLM-as-a-Judgeに頼るしかないと思っていた 当時の状況 データセットを作ってみると 2. データセットを作れるのか？ そしてCSやユーザーに頼っていいのか？ 当時の状況 CSに相談し…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fcaddi.tech%2F2026%2F05%2F14%2F110000&quot; title=&quot;RAGの評価データセットをユーザーと一緒に作って、思った以上に良かった - CADDi Tech Blog&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2026-05-14 11:00:00</published>
  <title>RAGの評価データセットをユーザーと一緒に作って、思った以上に良かった</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://caddi.tech/2026/05/14/110000</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
