AI オブザーバビリティ

信頼できるパフォーマンス

AI ソリューションへの信頼を維持: GPU の最適化に対応した NVIDIA NeMo やオープンソースのガードモデルを含む組み込みのガードレールを利用して、一貫した AI パフォーマンスを確保します。リアルタイム監視、迅速なモデレーション、ブロック、カスタムアラートを自動化することで、信頼性の維持を実現します。

AI 環境全体のオブザーバビリティを一元化: エージェント型 AIと、それを構成するツール、プロンプト、予測モデル、LLM などを、構築場所やデプロイ先に関係なく一元的に可視化します。LLM のコスト、有害性、バイアス、ベクターデータベースのパフォーマンスといった主要な指標を監視して盲点を排除し、AI の成長に応じて制御を維持できます。

AI ゲートウェイで柔軟性を維持: 柔軟性の低いアーキテクチャーを回避して、インフラストラクチャの適応力を確保します。実行環境、パイプライン、予測ジョブ、およびリソースのプロビジョニングを容易に管理し、更新できます。パフォーマンス、ニーズ、変化する要件に応じて、ワークフローを中断せずにツールを入れ替えることができます。

最も重要な指標をカスタマイズして追跡: 組み込みの指標またはカスタム指標を活用して、GPU コスト、ROI、ユーザーからのフィードバックなどの重要なインサイトを 1 カ所で取得できます。要件に合わせて設定可能なポリシーを利用して、再トレーニング、リスク軽減、アラート作成などを自動化できます。組み込みのバリュートラッカーを使用すれば、プロジェクトごとの ROI を算定したり、情報に基づく意思決定を促進したりできます。

AI リネージと透明性

ユースケースの追跡、バージョン管理、整理: AI プロジェクトを構造化されたユースケースへと整理することで、透明性を高め、ナビゲーションを簡素化できます。ベクターデータベース、LLM、AI アプリ、ノートブックなど、すべての主要なアセットを自動で文書化してバージョン管理を行い、組み込みのロールベースのアクセス制御を適用することで、安全なコラボレーションとトレーサビリティを実現します。

エンドツーエンドのリネージをキャプチャ: 実験から実用化まで、AI 戦略のライフサイクル全体を追跡します。DataRobot は、データ変換、特徴量探索、LLM、ベクターデータベース、プロンプト戦略など、あらゆるものをパッケージ化しているため、すべてのデプロイをエンドツーエンドで容易に監査および追跡できます。

複雑な関係性を解釈: 地理空間モデルの説明やベクターデータベースのカバレッジ分析など、生成ユースケースと予測ユースケース全体にわたって複雑なデータ構造を可視化します。

AI の診断と修正

プロンプトをトレースして評価: 自動生成されたトレーステーブルで迅速かつ的確なインサイトを得て、ベクターデータベースと生成 AI の応答を改善します。本番環境でのプロンプトに対する応答の品質、ユーザーからのフィードバック、PII フラグ、不正、カスタム指標を監視して、リスクをより適切に管理します。

ドリフトへの理解を深める: AI エージェント の埋め込みのドリフトや、予測モデルのテキストまたは位置情報のドリフトなどのドリフトパターンを特定して調査します。任意の特徴量と期間のスコアリングデータセグメント、またはスコアリングとトレーニングセグメントを可視化して比較します。時系列の予測値などのコンテキスト情報にアクセスして、根本原因を迅速に特定できます。

ベクターデータベースを高品質のまま維持: ベクターデータベースの正確性と整合性を保ちます。埋め込みのドリフトを監視し、メタデータ、ベンチマーク、検証結果など、主要なコンポーネントを追跡、バージョン管理、運用します。ツールを使用してギャップをすばやく特定し、デプロイ環境を中断することなくベクターデータベースを更新できます。

迅速な問題解決のために再トレーニングしてアラートを送信: 自動化された再トレーニングとチャレンジャーポリシーを活用して、最適なモデルを本番環境で安定的に運用できます。DataRobot 内での構築か外部での構築かに関わらず、本番環境のモデルとチャレンジャーモデルを容易に比較できます。リアルタイムアラートを設定することで、適切なチームがすばやく対処し、中断を最小限に抑えられます。