Openlayer の概要
Openlayer: エンタープライズ向けのAI評価と可観測性
Openlayerは、従来の機械学習（ML）モデルから大規模言語モデル（LLM）まで、AIシステム向けの統一されたAI評価、可観測性、ガバナンスを提供するように設計されたエンタープライズプラットフォームです。チームが問題を早期に発見し、本番環境を注意深く監視し、最高クラスのAIソリューションを作成するのに役立つことを目的としています。
Openlayerとは？
Openlayerは、企業がAIシステムを効果的に管理およびガバナンスできるように設計されたAI評価および可観測性プラットフォームです。開発から本番までのライフサイクル全体にわたって、AIシステムをテスト、監視、ガバナンスするためのツールと機能を提供します。
Openlayerの仕組み
Openlayerは、既存のAIインフラストラクチャと統合して、リアルタイムの監視、自動テスト、およびガバナンスチェックを提供します。次のことが可能です。
- AIシステムをテストする： AIモデルのパフォーマンスを体系的に評価し、リグレッションを防ぐためのカスタマイズ可能なテストを提供します。
- 本番リクエストを監視する： AIシステムをリアルタイムで監視し、問題を迅速に特定して修正します。
- データ品質を確保する： データスキーマの変更、ドリフト、および異常を自動的にチェックして、不良データがモデルに影響を与えないようにします。
- コンプライアンスを維持する： AIシステムを、ISO/IEC 42001、OWASP、NIST、EU AI Actなどの業界標準に準拠させます。
主な機能と利点
- 統一されたAI評価： AIモデルとシステムを評価するための包括的なプラットフォームを提供します。
- リアルタイム監視： 本番リクエストをリアルタイムで監視し、迅速な問題解決を可能にします。
- 自動データ品質チェック： スキーマの変更、ドリフト、および異常を自動的にテストすることにより、データ整合性を確保します。
- 簡単なガバナンス： 業界標準および規制へのAIコンプライアンスを簡素化します。
- コラボレーション： 共有ワークスペースと役割の割り当てにより、チームのコラボレーションを促進します。
ユースケース
Openlayerは、次のようなさまざまな業界やユースケースに適用できます。
- サイバーセキュリティ： フィッシングメッセージがAI生成を開示せず、信頼性を維持することを保証します。
- Eコマース： リアルタイムの不正検出モデルを検証します。
- 採用： AI主導の人材マッチングシステムで公平性と正確性を確保します。
Openlayerが重要な理由
今日の急速に進化するAI環境では、AIシステムの信頼性、安全性、およびコンプライアンスを確保することが最も重要です。Openlayerは、必要なツールと機能を提供して、次のことを実現します。
- リスクを軽減する： 問題を早期に発見し、AIシステムを継続的に監視することにより、OpenlayerはAIデプロイメントに関連する潜在的なリスクを軽減するのに役立ちます。
- モデルパフォーマンスを向上させる： 体系的なテストと監視を通じて、Openlayerは改善の余地がある領域を特定し、モデルパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- コンプライアンスを確保する： Openlayerは、組織がAIシステムを業界標準および規制に準拠させるのに役立ち、コンプライアンス違反のリスクを軽減します。
Openlayerの活用事例
- 収益の増加： ある企業は、Openlayer監視機能を実装した後、収益が大幅に増加したことを確認しました。
- デプロイメント頻度： 別の企業は、Openlayerを採用した後、デプロイメントが6倍に増加し、スループットが53％増加しました。
統合
Openlayerは、次のような一般的なツールおよびプラットフォームとシームレスに統合します。
- Git： バージョン管理とコラボレーションのためにGitと統合します。
- SDK： 簡単な統合のために、一般的なプログラミング言語でSDKを提供します。
- LLMプロバイダー： さまざまなLLMプロバイダーですぐに使用できます。
- REST APIs and CLI： CLIおよびREST APIを介して完全にカスタマイズ可能です。
テンプレート
ユーザーがすばやく開始できるように、Openlayerは一般的なAIパターンに対するさまざまなテンプレートを提供しています。内容は以下のとおりです。
- PDF抽出： LangChainとPythonを使用して履歴書処理パイプラインを作成します。
- 質問応答検索： Azure OpenAIとPythonを使用して、質問応答用のRAGパイプラインを構築します。
- シンプルなチャットボット： OpenAIまたはLangChainとPythonまたはTypeScriptを使用してチャットボットを作成します。
Openlayerの開始方法
- デモをリクエストする： Openlayerチームに連絡して、ライブデモをスケジュールします。
- テンプレートを探索する： 一般的なAIパターンに対する事前構成済みのテンプレートから始めます。
- 既存のツールと統合する： Git、SDK、またはREST APIsを使用して、Openlayerを既存のAIインフラストラクチャとシームレスに統合します。
結論
Openlayerは、企業が自信を持ってAIシステムを構築、デプロイ、およびガバナンスできるように支援する包括的なAI評価および可観測性プラットフォームです。Openlayerは、統一された評価、リアルタイム監視、および自動化されたコンプライアンスチェックを提供することにより、組織がリスクを軽減し、モデルパフォーマンスを向上させ、業界標準および規制へのコンプライアンスを確保できるようにします。従来のMLモデルを構築する場合でも、LLMの力を活用する場合でも、Openlayerは潜在的なリスクを軽減しながら、AIの可能性を最大限に引き出すのに役立ちます。
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