AI エージェント

精度の高い AI エージェント

セッション間でメモリを保持し、ユーザーの履歴や嗜好に基づいて適応するだけでなく、構造化された計画に従って自律的かつ正確にタスクを実行するエージェントを、簡単にトレーニングおよびデプロイできます。

また、ヒューマンインザループ (HITL) のアプローチにより、企業および政府の基準との整合性を確保します。

モデルの微調整

企業の知見と AI の融合

ブラックボックスの制約なしに、RAG や微調整に対応するオープンソース 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向けのプラットフォームは、スケーリングの柔軟性や完全な設定可能性と制御によって、AI が企業のニーズに適応するための支援を提供します。

オールインワン

簡素化された AI ライフサイクルの管理

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。

エージェント型のデータ準備

たった数時間でトレーニングを開始

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。

説明可能性とコンテスタビリティ

確かな自信をもってモデルの精度を検証

説明可能性と監査可能性を組み合わせて、入力から出力までモデルの動作を監視できます。データ帰属の分析、信頼度スコアリング、プロンプト比較により、デプロイメント済みの AI のガバナンスと制御を維持しながら、精度を検証できます。

これらの機能により、ハルシネーション、説明可能性の欠如、ガバナンス上の課題、不完全または不十分なデータ、データ主権に関する懸念、高いインフラ コスト、運用上の複雑性など、企業による AI 導入を阻む核心的な課題に対処します。

たった 5 クリックでデプロイメント

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。