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本番環境向け生成AIアプリのためのアジャイル型プロンプト開発プラットフォーム
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リリース後の正確性や品質をトレースする生成AIオブザーバビリティプラットフォーム
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生成AIのセキュリティを担保するリアルタイム評価プラットフォーム
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ハルシネーションフリーな生成AIアプリを実現するサーバーレスRAG開発プラットフォーム
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オープンソース生成モデルのサーバーレス推論APIサービス
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Agile prompt dev platform for production-ready GenAI apps
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LLMアプリの信頼度を上げる、
LLMオブザーバビリティツール
有害スコアからRAGASまで、LLMアプリの品質を分析するために必要なすべての指標を備えています。
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あなたのLLMアプリが本番環境で何と答えているか完全に把握していますか?
生成AIの出力結果は予測が難しいからこそ、日々正確性と品質を監視して信頼性を担保しましょう。Teammate IntelはあなたのLLMアプリを本番環境の品質にします。
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オブザーバビリティであなたのデータを改善に繋げましょう
監視をして問題が見つかった場合は、以下の4ステップで原因を特定して素早く改善しましょう。
1. 品質スコアの低い
ログを特定
正確性スコアや一貫性スコアなどのグラフを見て、スコアの低いログを見つけます。Teammate Intelは豊富な種類の指標に対応しています。
2.
ログの内容を分析
して原因を特定
スコアの低いログの中身を見て、傾向と原因を特定します。プロンプトの指示がうまく伝わっていないことや、RAGのデータソースが足りていないことなどが原因として考えられます。
3.「Lang」で
プロンプト改善
、「Aug」で
RAG改善
「Teammate Lang」と「Teammate Aug」で原因を解決しましょう。Teammate AI Servicesのアジャイル型開発フレームワークなら、プロンプトとRAGの改善が簡単に可能です。
4.「Lang」で
トラフィック分割しながらデプロイ
改善したバージョンを50%以下のトラフィックで「Teammate Lang」上で公開して、「Teammate Intel」で結果を比較します。新しいバージョンが勝った場合はフルリリースし、負けた場合は再度改善しましょう。
豊富な種類の指標
で分析
Teammate IntelはRAGAS、JSON Schema / Regex match、Faithfulness、Coherence、Correctness、Harmfulness等に対応しています。
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指標とダッシュボードはカスタマイズ可能
どの指標でデータを取得し、ダッシュボードにどう可視化するか選ぶことができます。カスタマイズしたダッシュボードで、日々監視する指標のみにフォーカスしましょう。
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データ取得方法について
「Lang」、「Aug」、「Infer」を利用している場合は、データが「Intel」に自動的に連携されます。Intelを単体で利用する場合は、APIコレクションでデータ接続が可能です。
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