AI・ML エンジニアリング

コードに意識を、データに目的を与える

モデルを信頼性の高い製品に変えるには、検索、評価、安全性の強化が必要

主な機能

セキュリティ、コンプライアンス、運用の優秀性を考慮した包括的ブロックチェーンインフラサービス。

コンテキスト対応AIアプリケーションのための検索拡張生成システム。

信頼性の高い責任あるAIの行動を保証するためのガードレールと安全対策。

効率的なAIモデルデプロイメントのためのパフォーマンス最適化とオーケストレーション。

モデル性能とビジネスインパクトの包括的な監視と評価。

RAGパイプライン、評価ハーネス、ガードレール、推論オーケストレーション

AI/MLシステムが本番運用対応で保守可能になることを保証する具体的な成果物。

効率的な情報検索とコンテキスト強化のための最適化されたセマンティック検索インフラ

安全性とバイアス評価フレームワークを含む包括的なモデル性能分析

一貫性のある高品質なAIインタラクションのためのキュレーションされたプロンプトコレクションとベストプラクティス

自動ドリフト検出とアラートを備えたリアルタイムモデル性能追跡

スケーリングとメンテナンスプロトコルを含む本番環境対応のデプロイメント戦略

堅牢なAI/MLシステムを構築するために使用する最新のツールとフレームワーク。

セマンティック検索と類似性マッチングのための高性能ベクトルストレージ

包括的なモデル評価と実験追跡プラットフォーム

自動スケーリングを備えたスケーラブルでコスト効率の良いモデルデプロイメント

リアルタイムモデル性能監視とアラートシステム

AIアプリケーションとワークフロー構築のためのモダン開発フレームワーク

企業文書の検索強化Q&A → 初回回答精度 +32%

ベクトル埋め込みを使用したセマンティック検索パイプラインを構築

コンテキスト認識プロンプトエンジニアリングを実装

サーバーレス推論アーキテクチャでデプロイ

初回回答精度32%の向上を達成

AI/MLエンジニアリングがビジネスプロセスをどのように変革し、新たな可能性を解き放つかについて話し合いましょう。