AIエージェント
AI ツールの呼び出し: AI ツールおよびコンポーネントをスムーズに呼び出せます。
DataRobot にデプロイされたあらゆる LLM や AI ツールを、どの開発環境からでも呼び出すことができます。
エージェントにデータセットへのシームレスなアクセスを提供し、必要に応じてデータセットの準備や変換を行います。
バージョンが完全に管理された AI ツールをいつでも呼び出せます。
ベクターデータベース、埋め込みモデル、および Re-ranker を使用して、RAG ワークフローを強化します。
コードファーストの AI パイプラインビルダー: DataRobot API を使用すると、ホストされた開発環境でエージェント型 AI のワークフローを構築できるため、すばやくイテレーションを実施し、すべてのステップを細かくチューニングできます。
オンデマンドの GPU に対応したホスト型のコードスペースを活用することで、エージェントワークフローの定義や AI ツールの呼び出しをスムーズに行えます。
データセットをプログラムにより探索、変換、管理できるため、ツールの切り替えが不要です。
モデルをトレーニングしてデプロイし、エージェントワークフローに統合して予測を生成します。
RAG パイプラインを構成し、生成 AI モデルをデプロイして、出力を生成できます。
AI ツール構築プラットフォーム: エンドツーエンドの実験および開発ツールを利用して、エージェント型アプリ向けにカスタマイズされた AI ツール群を構築できます。
1 対 1 での LLM の比較、さまざまなベクターデータベースと埋め込みモデルでの実験、簡素化されたグラウンドトゥルースおよびコンプライアンスのテストを通じて、生成 AI モデルをシームレスに開発できます。
数百の予測モデルを幅広く探索し、ユースケースにおいて最も重要なパフォーマンス指標に基づいて最適なモデルを特定し、カスタマイズできます。
未加工のダーティデータを、AI トレーニング用のデータセットおよび表形式データベースにすばやく変換します。
さまざまなチャンク化手法、コンテキスト認識機能、埋め込み用のインデックス作成機能を使用すれば、高速かつコンテキストに対応し、ユースケースに応じてカスタマイズされたベクターデータベースをすばやく構築できます。
事前構築済みのAIエージェントツールのライブラリー: 1 行のコードで構築、カスタマイズ、デプロイが可能な AI ツールを使用して、エージェント型アプリケーションを強化できます。
データを活用する意思決定者が、データソース、テーブル、データウェアハウスをまたいでセルフサービスでデータのクエリーと分析を実行できるよう支援します。
エージェント型アプリが、時系列予測とそのサマリーを自動生成して提供できるようにします。
エージェントが、出力や予測の結果をもとに、実用的なメールやパーソナライズされた顧客向けコンテンツを作成できるようにします。
NVIDIA NIM および NVIDIA NeMo マイクロサービスのライブラリーへのネイティブアクセス: 事前構築済みの AI コンポーネントを使用して、AIエージェントアプリケーションを強化できます。これらのコンポーネントは、テキスト、画像、PDF の処理に対応し、エンタープライズ対応のガバナンスとオブザーバビリティを備えており、組み込みもわずか数分で行えます。
テキスト、画像、PDF 文書といったマルチモーダルデータソースから取り込みを行い、インサイトを引き出します。
ライブビデオや録画済みのビデオを、対話型 AI アプリケーションで使用できる構造化されたサマリーに変換します。
プロンプトを最適なモデルにインテリジェントに振り向けることで、推論の深さと計算効率のバランスを最適化します。
高品質な研究レポートを数分で生成するマルチモーダル AI エージェントを構築できます。
NVIDIA GPU および NVIDIA AI Enterprise 製品を簡単に活用: インフラストラクチャに関する高度な知識がなくても、任意のクラウド、オンプレミス、ハイブリッドクラウドで NVIDIA GPU を実行することで、コスト、レイテンシー、可用性を最適化できます。複雑な設定、チューニング、トラブルシューティングは必要ありません。
NVIDIA GPU を使用して任意のクラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境にデプロイすることで、レイテンシーとコストを最適化できます。
NVIDIA のリソースおよび NVIDIA AI Enterprise を使用すれば、事前構築済みのエージェントワークフローを最小限の設定作業でデプロイできます。
NIM でコンテナと NVIDIA GPU を自動的に管理することで、デプロイにかかる手間を軽減します。
NeMo Guardrails をシームレスに統合して安全性を最大限に高め、モデルを脅威から保護します。
ワンクリックデプロイ: エージェント型アプリケーションを、外部チームに頼ることなく一貫した品質で迅速にデプロイできます。パイプラインの中断や部門を越えた支援を必要とせずに、AI ツールの迅速な置き換えや更新をシームレスに行えるため、実験の範囲とスピードを最大化できます。
フルマネージドのインフラストラクチャ: リソースの管理ではなく、効果的なエージェント型アプリケーションの構築に専念できます。
インフラストラクチャの管理やプロビジョニング、ガバナンスの確立などに煩わされることなく、AI の開発に集中できます。
本番環境にデプロイされた予測モデルと生成モデルを、人の手を介さずに継続的に更新できます。
プラットフォーム上でオンデマンドで GPU を確保できるため、生成用の強力なリソースをいつでも利用できます。
教師あり学習のあらゆるユースケースにおいて、簡単な API 呼び出しで予測を生成できます。
ボルトオンのガバナンス: DataRobot では、構築場所を問わずすべての AI アプリを 1 行のコードで追跡し、管理できます。
AI エージェントと AI ツールのガバナンス: すべての AI ツールおよびコンポーネントの安全性、セキュリティ、コンプライアンスを確保します。
事前構築済みのガードモデルのライブラリーを使用して、誤用、脅威、ハルシネーションをリアルタイムで検出し、軽減します。
LLM のテストを実行する際にレポートが自動生成されるため、手作業による文書作成が不要になります。
AI の応答とベクターデータベースの整合性を詳細なログで確認し、問題をデバッグできます。
カスタム承認エージェントのワークフローを構築することで、チームの意思決定を管理して円滑な運用を維持できます。
エンドツーエンドでエージェントとツールを監視: ビジネスに重要な指標を使って、本番環境の AI エージェントを細部まで完全に追跡します。
独自の監視指標を定義して、GPU コストや PII リスクなど、最も重要な項目を追跡します。
すべての意思決定や出力結果をソースまでさかのぼってトレースし、完全な監査証跡を確保します。
本番環境におけるパフォーマンスの低下を監視し、テキストや位置情報に基づくデータドリフトを特定します。
詳細な正常性レポートを自動生成し、関係者やコンプライアンスの要件に対応できるようにします。
「私たちは、DataRobot および NVIDIA との提携によって、通信業界の限界を押し広げる革新的なソリューションを開発できることに満足しています。この提携のおかげで、私たちはAIエージェントアプリケーションをお客様に提供し、イノベーションと運用の効率化を進められるようになりました」
AI ツールを統合、構築、管理
LLM、生成ワークフロー、ベクターデータベース、予測モデルのすべてを、事前構築済みのコンポーネントを備えた単一の柔軟なプラットフォーム上で使用できます。
複雑なエージェントパイプラインをあらゆる場所にデプロイ
インフラストラクチャの専門的なスキルがなくても、クラウドやオンプレミスの高性能な GPU 上で複数の AI ツールのデプロイを管理することにより、コスト、レイテンシー、可用性を最適化できます。
エンタープライズグレードのセキュリティ、監視、ガバナンスで安全性を確保
すべてのワークフローおよび入出力を、基になるデータまでさかのぼってトレースし、監視することで、本番環境の品質を確保し、企業のコンプライアンス基準を満たします。