ユースケースに合わせて完全にカスタマイズ可能な AI
ブラックボックスの制約を受けることなく、RAG と微調整のためのオープンソース モデルを使用して AI アプリケーションを構築できます。完全なエンドツーエンドのプラットフォームにより、企業のニーズに適応した柔軟な拡張性を提供します。
簡素化されたエンドツーエンドの AI ワークフロー管理
単一の API 呼び出し、SDK、または直感的なコード不要のユーザー インターフェイスを通して、AI ライフサイクル全体を管理できます。あらゆるハードウェアやクラウド プラットフォームとシームレスに統合でき、データの学習やトレーニング、デプロイメント、および推論に至るまで効率を最適化します。
信頼性の高いモデルをわずかなコストと時間で学習
任意のデータをもとに構築した AI モデルを簡単にトレーニングできます。データ準備機能は、企業の非構造化データの取り込み、構造化、最適化を自動化し、微調整や RAG 構築のため高品質な LLM 対応データセットに変換することで、モデルの精度を 3 倍、関連性を 6 倍向上します。
確かな自信をもってモデルの精度を検証
豊富な説明可能なツールと人間参加型の監視を活用して、モデルの精度を検証します。トークン レベルの信頼性スコア、サイドバイサイドのプロンプト比較、入力パラメーターなどの機能により、AI アプリケーションを自信を持ってローンチするために必要な制御と透明性を実現します。
継続的なモニタリングによる高速で信頼性の高いデプロイメント
機械学習モデルを手動でデプロイするのは時間が掛かり、ミスが発生する傾向にあります。5 クリックのデプロイメント処理とリアルタイムの本番環境のモニタリング機能でプロセスを簡素化し、ライフサイクルのあらゆる段階で信頼性の高いパフォーマンスと堅牢なトラッキングを実現します。
