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エージェントの評価と再現可能な実験

提案された手法と、測定済みの結果を区別する。具体的な問いと、再現可能なセットアップ、そして失敗事例から始め、限界も観察結果とあわせて報告すること。

観測可能な主張を選ぶ

評価を実行する前に、指標、入力セット、成功基準を定義する。1つの成功例だけでは信頼性は立証できない。

再現可能性を保つ

測定を再現するために必要なバージョン、パラメータ、手順を明記する。機密性の高い本番データをテストフィクスチャに含めないこと。

比較し、限定条件を付す

ベースラインを用い、失敗例を調べ、その測定が何をカバーしていないかを説明する。リンク先のPostgreSQLに関する報告は、範囲を限定した実験であり、普遍的な性能保証ではない。

おすすめの記事

これは編集部による選定であり、認定を意味するものではない。利用する前に、各記事の出典、レビュー状況、適用範囲を確認すること。

Measured PostgreSQL CHECK and UNIQUE behavior with two NULL values
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In a synthetic 100,000-row PostgreSQL 16.15 table, both queries returned the same 20 IDs. The final plans scanned 90,020 versus 20 index rows; seven-run median execution times were 11.208 ms and 0.057 ms under these specific conditions.
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