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DataRobot、生成AIソリューション向けAIガードレールを発表 リアルタイム介入機能など備わる

 DataRobotは、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドを含むすべての環境で利用可能な、生成AIソリューション向けリアルタイム介入機能を備えたAIガードレールを発表した。

 同機能により、DataRobot AI Platformは、様々なAIアセットと基盤環境にAIオブザーバビリティをもたらすという。詳細は次のとおり。

  • 環境横断的なAI可観測性:予測と生成AIアセットに対して統一されたガバナンスを備え、様々な環境での監視と、AI運用フロー全体のリスクを軽減
  • 生成AIへのリアルタイム介入:カスタマイズされたビルド、介入、およびモデレーションワークフローを活用して、 AIアプリケーションを保護するための多層防御を構築。事前に構築されたガードモデルライブラリを活用し、プロンプトインジェクションや有害な出力を防ぎ、個人を特定できる情報を検出、ハルシネーションの緩和を行う。また、企業独自のガードモデルを構築し、適用することも可能
  • 生成AI対応のアラートと診断機能:カスタマイズ可能なアラートと通知ポリシーで制御と柔軟性を確保し、視覚的に問題をトラブルシューティングして回答を追跡。さらに、データ品質チェックやトピックドリフトなど、インサイトを備えた多言語対応の診断機能を設定

 また同リリースでは、オープンソースLLMサポート機能なども導入されるという。詳細は次のとおり。

  • エンタープライズグレードのオープンソースLLMホスティング:LLaMa、Hugging Face、Falcon、Mistralを含むオープンソースの基盤モデルを、DataRobotが提供するLLMセキュリティおよびリソースとともに活用することで、NVIDIA NIM推論マイクロサービスおよびNVIDIA NeMo Guardrailsとの統合を補完
  • LLMの評価、テスト、およびメトリクス:人工合成テストデータの作成、生成AI用の評価メトリクス、品質ベンチマークを活用して、アプリケーションの品質を向上。LLMのパフォーマンスを評価し、テストを自動化
  • 高度なRAG実験:様々なエンべディング方法、チャンク戦略、ベクターデータベースを評価して、各ユースケースに最適なRAG戦略を評価および特定

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