AI オブザーバビリティ

信頼できるパフォーマンス

生成 AI への信頼を維持 DataRobotのガードレールライブラリとオープンソースのガードモデルを組み合わせることで、生成AIモデルのパフォーマンスを確保します。プロンプトのブロック機能やカスタムアラートなどを用いて、リアルタイム監視と介入戦略を自動化します。

最重要事項を追跡 コスト、ROI、応答の正確性など、カスタム構築された指標に関する明確なインサイトが 1 カ所で得られます。DataRobot 内でカスタム指標を計算したり、外部での時間経過に伴う変化を簡単に追跡したりできます。

ビジネスの継続性を確保 DataRobot 内外を問わず、構築されたモデルのパフォーマンスを完全に可視化できます。ドリフト、精度、サービスの正常性、データ品質の変化を追跡し、根本原因分析を迅速に実施して、問題を効率的に解決します。

モデル精度を比較して再トレーニング 最適なモデルを本番環境で利用し続けましょう。再トレーニングとチャレンジャーポリシーを自動化して、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すばやく比較できます。組み込みの指標によりビジネス目標に合わせて比較を調整し、パフォーマンスの詳細かつ直感的な分析のためのインサイトを生成します。

AI 履歴と透明性

モデルのバージョンと階層を追跡 ドキュメント作成の自動化とバージョン管理により、AI パイプラインの透明性とコンプライアンスを確保します。詳細なレポートを迅速に作成し、監査証跡にアクセスできるため、効率性を維持しながら規制要件を簡単に満たすことができます。

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、ベクトルデータベース、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トル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解釈可能性を高め、複雑なデータ構造を可視化します。

AI による診断と修復

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、ベクトル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 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により比較することで、ドリフトパターンに関する詳細なインサイトを取得できます。時系列の予測値などコンテキストの詳細にアクセスして、調査をサポートし、根本原因を特定します。

ベクトルデータベースを高品質のまま維持 メタデータ、ベンチマーク、検証結果など、あらゆる側面を追跡、バージョン管理、管理することで、ベクトルデータベースの関連性と包括性を保ちます。改善が必要な領域を迅速に特定し、デプロイに関する詳細なインサイトを入手して、継続的に最適化を行います。

迅速な問題解決のために連携してアラートを送信 パフォーマンスが低下した場合にカスタマイズ可能な通知によって適切なチームに警告し、コラボレーションを改善します。組織はリアルタイムのアラートによってデプロイの変更に迅速に対応でき、影響を最小限に抑えることができます。