Future AGI

Future AGI: LLMの可観測性と評価プラットフォーム

Future AGIとは？ Future AGIは、企業がAIアプリケーションで高い精度を達成できるよう設計された包括的なプラットフォームです。大規模言語モデル（LLM）とAIエージェントの可観測性、評価、最適化に焦点を当て、信頼性、正確性、責任あるAIを保証します。

主な機能と利点

• AI評価: 独自の評価指標を用いてエージェントのパフォーマンスを評価および測定し、根本原因を特定し、実用的なフィードバックを組み込みます。
• AI最適化: 評価またはカスタム入力からのフィードバックに基づいてプロンプトを改良することにより、LLMアプリケーションのパフォーマンスを向上させます。システムは最適な結果を得るためにプロンプトを自動的に調整します。
• AIモニタリングと保護: リアルタイムの洞察により、本番環境でのアプリケーションを追跡し、問題を診断し、堅牢性を向上させます。Future AGIの安全指標にアクセスして、最小限の遅延で安全でないコンテンツをブロックします。
• マルチモーダル評価: テキスト、画像、オーディオ、ビデオなど、さまざまなモダリティにわたってAIを評価します。エラーを特定し、パフォーマンスを向上させるためのフィードバックを自動的に取得します。
• 統合: 業界標準のツールを使用して、Future AGIを既存のワークフローにシームレスに統合します。この開発者優先のアプローチにより、チームのプロセスへの混乱を最小限に抑えます。
• 合成データセット: 特にエッジケースを処理するために、AIモデルを効果的にトレーニングおよびテストするための多様な合成データセットを生成および管理します。データセットは完全にカスタマイズ可能です。
• 実験: 複数のエージェントワークフロー構成をテストおよび比較して、組み込みまたはカスタムの評価指標に基づいて「勝者」を特定します - コードを記述する必要はありません。

Future AGIはどのように機能しますか？

Future AGIのプラットフォームは、AI開発ライフサイクル全体をカバーする一連のツールを提供します。

1. 構築: Future AGIを活用してAIモデルを構築し、最初から堅牢で信頼性が高いことを保証します。
2. 評価: 組み込みの評価指標を利用して、AIエージェントのパフォーマンスを厳密に評価し、改善の余地がある領域を特定します。
3. 実験: さまざまな構成でA/Bテストを実施して、AIワークフローに最適なセットアップを決定します。
4. 最適化: 評価フィードバックに基づいてAIモデルを微調整し、システムがプロンプトを自動的に改良してパフォーマンスを向上させます。
5. 監視: AIアプリケーションをリアルタイムで監視し、その動作に関する貴重な洞察を得て、潜在的な問題を特定します。
6. 保護: 安全でないコンテンツをブロックし、責任あるAIプラクティスを保証するための安全対策を実施します。

統合の例:

Future AGIは、既存の開発ワークフローと簡単に統合できます。OpenAIと統合する方法の例を次に示します。

## pip install traceAI-openai
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"
os.environ["FI_API_KEY"] = "your-futureagi-api-key"
os.environ["FI_SECRET_KEY"] = "your-futureagi-secret-key"

from fi_instrumentation import register
from fi_instrumentation.fi_types import ProjectType

trace_provider = register(
    project_type=ProjectType.OBSERVE,
    project_name="openai_project",
)

from traceai_openai import OpenAIInstrumentor

OpenAIInstrumentor().instrument(tracer_provider=trace_provider)


import base64
import httpx
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg"
image_media_type = "image/jpeg"
image_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "What is in this image?"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg",
                    },
                },
            ],
        },
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

顧客の成功事例

いくつかの事例研究は、Future AGIの有効性を強調しています。たとえば、ある事例研究では、要約の品質が50％向上し、要約の評価プロセスが10倍高速化されたことが示されました。

• SQLの精度向上: Future AGIは、小売分析を合理化し、SQLクエリの精度を向上させました。
• 会議の要約の強化: Future AGIのインテリジェントな評価フレームワークは、会議の要約の品質と速度を向上させました。

Future AGIが重要な理由

Future AGIは、信頼性の高いAIの構築、評価、改善のためのツールを提供することにより、LLMの確率的性質に対処します。これにより、開発者は次のことが可能になります。

• 本番環境でより高いモデル精度を達成します。
• AI評価とエージェントの最適化を加速します。
• 責任あるAIプラクティスを保証します。

Future AGIは誰を対象としていますか？

Future AGIは、正確で信頼性の高いAIアプリケーションを構築およびデプロイする必要がある開発者、データサイエンティスト、AIエンジニア向けに設計されています。これは、特に次の用途に役立ちます。

• さまざまなモダリティ（テキスト、画像、オーディオ、ビデオ）にわたってAIソリューションを構築する企業。
• AIを既存のワークフローにシームレスに統合しようとしているチーム。
• AIの安全性と責任あるAIプラクティスを優先する組織。

結論

Future AGIは、AIアプリケーションの精度、信頼性、安全性を向上させようとしている組織にとって価値のあるプラットフォームです。Future AGIは、評価、最適化、監視のための包括的なツールを提供することにより、開発者がより迅速かつ自信を持ってAIを本番環境に投入できるようにします。さまざまなモダリティをサポートし、既存のワークフローとシームレスに統合されるため、多様なAIニーズに対応できる汎用性の高いソリューションとなっています。