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Dataiku、企業における生成AIの概念実証（PoC）から本番稼動までのロールアウトを制御するLLMガードを提供開始
[24/10/26]
提供元：PRTIMES
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最新機能「クオリティーガード」は、大規模言語モデル（LLM）と生成AIアプリケーションにコードフリーの検証指標を提供
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/84325/26/84325-26-c64ae51b9b7df2e333e0d4cc8511dbeb-400x300.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
ユニバーサルAIプラットフォームを提供するDataikuは、コスト、品質、安全性に妥協することなく、企業が生成AI導入を概念実証から本番稼動までスケールできるよう設計されたLLMガードの提供を開始したことを発表しました。Dataiku LLMガードはソリューションのスイートで、コストガード、安全性ガード、そして新機能となるクオリティーガードの３つが含まれます。これらの要素は、市場で最も包括的かつ特定の技術に依存しないLLMゲートウェイであるDataiku LLMメッシュに統合されており、エンタープライズグレードの生成AIアプリケーションを構築および管理でき、時間が経過しても効果的かつ適切に機能します。企業内のチームをまたがる生成AIプロジェクトで、より高い透明性、包括的なコラボレーション、および信頼を促進するために、LLMガードはスケーラブルなノーコードフレームワークを提供します。
Dataikuの最近の調査によると、今日の企業のリーダーは、サイロ化されたシステムでプロジェクトを拡大する負担を軽減するために、より少ないツールを使用したいと考えていますが、88％はLLMを管理するための特定のアプリケーションやプロセスを持っていません。LLMガードは、DataikuのユニバーサルAIプラットフォームに完全に統合されたスイートとして提供されるもので、この課題に対処し、企業が生成AIを構築、導入、管理する際の一般的なリスクを軽減するように設計されています。
Dataikuの共同創業者かつCEOであるFlorian Douetteauは、次のように述べています。
「AIのハイプサイクルが経過するにつれ、2年前の興奮は今日、幻滅にも似たフラストレーションへと変化しています。しかし、問題は生成AIの機能ではなく、その信頼性にあります。生成AIアプリケーションが、コスト、品質、安全性の面で一貫したパフォーマンスを提供することを確実にすることは、生成AIのテクノロジーが企業でその潜在能力を最大限に発揮するために不可欠です。LLMガードは、DataikuのユニバーサルAIプラットフォームの一部として、集中管理された場所から生成AIのロールアウトをエンドツーエンドで管理し、コストのかかる後戻りや未承認の『シャドーAI』の拡散を回避するのに役立ちます。これはITやデータチームにとって重要であるだけでなく経営陣にとっても重要です」
DataikuのLLMガードは、企業におけるLLMの選択と使用に対する監視と保証を提供し、次の3つの主要な要素から構成されています：
- コストガード：企業におけるLLMの使用状況を効果的に追跡、監視する専用のコスト監視機能で、生成AIの予算に対する支出を予測、管理します。
- 安全性ガード：リクエストとレスポンスの機密情報を評価し、カスタマイズ可能なツールでLLMの利用を保護する機能で、データの乱用や漏洩を防ぎます。
- クオリティーガード：新たにスイートに加わった最新機能で、各ユースケースのLLMに対して自動的で標準化されたコードフリー評価による品質保証を提供します。レスポンスの質を最大化し、評価サイクルにおける客観性と拡張性の両方を実現します。
これまで、生成AIを導入する企業は、LLM評価のためにカスタムコードベースのアプローチを適用するか、別々の独立したポイントソリューションを活用する必要がありました。今回新たに、企業は、DataikuのユニバーサルAIプラットフォーム上で生成AIの品質を迅速かつ容易に判断し、生成AIのユースケース構築サイクルにこの重要なステップを統合できるようになりました。LLMクオリティーガードを使用することで、顧客企業は、回答の関連性、正確性、コンテキストの精度などのようなLLM-as-a-judgeテクニックや、BERT、ROUGE、BLEUなどのような統計的テクニックを含む標準的なLLM検証指標を自動的に計算処理でき、生成AIの信頼性をより高い予測可能性で長期間維持するために、最も適切なLLMとアプローチを選択することができます。
さらに、クオリティーガードは生成AIアプリケーションを民主化し、あらゆる関係者が、品質を評価するための一貫した方法論で、概念実証（PoC）の実験から企業規模のアプリケーションへの移行を把握できるようになります。
DataikuのユニバーサルAIプラットフォームは、最新のモデル、ツール、ガードレールへのアクセスと相互運用性により、企業のお客様が生成AIテクノロジーを効果的に業務に統合できるよう支援します。詳細については、Dataiku LLMメッシュまたはLLMガードの概要をご覧ください。
Dataikuについて
DataikuはユニバーサルAIのためのプラットフォームであり、最新の分析から生成AIまで、テクノロジー、チーム、ビジネスを統合し、日々の業務にインテリジェンスを取り入れていくことを可能にします。これらを統合することで、あらゆる規模、あらゆる業界において、企業は新たなAIによる機能を設計、開発、展開できます。Dataikuを利用することで、その従業員は並外れた力を発揮し、将来に向けて組織の原動力となるAIを生成することができます。
Dataikuは2013年に創業し、当時からのビジョンであるEveryday AIを継続して展開しDataiku自身を成長させ続けることで、その能力を実証してきました。
当社のブログ、Twitter/X、LinkedIn、YouTubeで情報をお届けしています。
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ユニバーサルAIプラットフォームを提供するDataikuは、コスト、品質、安全性に妥協することなく、企業が生成AI導入を概念実証から本番稼動までスケールできるよう設計されたLLMガードの提供を開始したことを発表しました。Dataiku LLMガードはソリューションのスイートで、コストガード、安全性ガード、そして新機能となるクオリティーガードの３つが含まれます。これらの要素は、市場で最も包括的かつ特定の技術に依存しないLLMゲートウェイであるDataiku LLMメッシュに統合されており、エンタープライズグレードの生成AIアプリケーションを構築および管理でき、時間が経過しても効果的かつ適切に機能します。企業内のチームをまたがる生成AIプロジェクトで、より高い透明性、包括的なコラボレーション、および信頼を促進するために、LLMガードはスケーラブルなノーコードフレームワークを提供します。
Dataikuの最近の調査によると、今日の企業のリーダーは、サイロ化されたシステムでプロジェクトを拡大する負担を軽減するために、より少ないツールを使用したいと考えていますが、88％はLLMを管理するための特定のアプリケーションやプロセスを持っていません。LLMガードは、DataikuのユニバーサルAIプラットフォームに完全に統合されたスイートとして提供されるもので、この課題に対処し、企業が生成AIを構築、導入、管理する際の一般的なリスクを軽減するように設計されています。
Dataikuの共同創業者かつCEOであるFlorian Douetteauは、次のように述べています。
「AIのハイプサイクルが経過するにつれ、2年前の興奮は今日、幻滅にも似たフラストレーションへと変化しています。しかし、問題は生成AIの機能ではなく、その信頼性にあります。生成AIアプリケーションが、コスト、品質、安全性の面で一貫したパフォーマンスを提供することを確実にすることは、生成AIのテクノロジーが企業でその潜在能力を最大限に発揮するために不可欠です。LLMガードは、DataikuのユニバーサルAIプラットフォームの一部として、集中管理された場所から生成AIのロールアウトをエンドツーエンドで管理し、コストのかかる後戻りや未承認の『シャドーAI』の拡散を回避するのに役立ちます。これはITやデータチームにとって重要であるだけでなく経営陣にとっても重要です」
DataikuのLLMガードは、企業におけるLLMの選択と使用に対する監視と保証を提供し、次の3つの主要な要素から構成されています：
- コストガード：企業におけるLLMの使用状況を効果的に追跡、監視する専用のコスト監視機能で、生成AIの予算に対する支出を予測、管理します。
- 安全性ガード：リクエストとレスポンスの機密情報を評価し、カスタマイズ可能なツールでLLMの利用を保護する機能で、データの乱用や漏洩を防ぎます。
- クオリティーガード：新たにスイートに加わった最新機能で、各ユースケースのLLMに対して自動的で標準化されたコードフリー評価による品質保証を提供します。レスポンスの質を最大化し、評価サイクルにおける客観性と拡張性の両方を実現します。
これまで、生成AIを導入する企業は、LLM評価のためにカスタムコードベースのアプローチを適用するか、別々の独立したポイントソリューションを活用する必要がありました。今回新たに、企業は、DataikuのユニバーサルAIプラットフォーム上で生成AIの品質を迅速かつ容易に判断し、生成AIのユースケース構築サイクルにこの重要なステップを統合できるようになりました。LLMクオリティーガードを使用することで、顧客企業は、回答の関連性、正確性、コンテキストの精度などのようなLLM-as-a-judgeテクニックや、BERT、ROUGE、BLEUなどのような統計的テクニックを含む標準的なLLM検証指標を自動的に計算処理でき、生成AIの信頼性をより高い予測可能性で長期間維持するために、最も適切なLLMとアプローチを選択することができます。
さらに、クオリティーガードは生成AIアプリケーションを民主化し、あらゆる関係者が、品質を評価するための一貫した方法論で、概念実証（PoC）の実験から企業規模のアプリケーションへの移行を把握できるようになります。
DataikuのユニバーサルAIプラットフォームは、最新のモデル、ツール、ガードレールへのアクセスと相互運用性により、企業のお客様が生成AIテクノロジーを効果的に業務に統合できるよう支援します。詳細については、Dataiku LLMメッシュまたはLLMガードの概要をご覧ください。
Dataikuについて
DataikuはユニバーサルAIのためのプラットフォームであり、最新の分析から生成AIまで、テクノロジー、チーム、ビジネスを統合し、日々の業務にインテリジェンスを取り入れていくことを可能にします。これらを統合することで、あらゆる規模、あらゆる業界において、企業は新たなAIによる機能を設計、開発、展開できます。Dataikuを利用することで、その従業員は並外れた力を発揮し、将来に向けて組織の原動力となるAIを生成することができます。
Dataikuは2013年に創業し、当時からのビジョンであるEveryday AIを継続して展開しDataiku自身を成長させ続けることで、その能力を実証してきました。
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