AIコンポーネントのブロック化による柔軟性の確保
実験と比較をすばやく行って最適な生成 AI コンポーネントを見極め、ニーズの変化や市場の進化に合わせてアップデートできます。
モデル選択の向上
統合されたユースケース内で詳細なインサイトを通じてモデルを比較することで、常に適切な予測モデルが使われるようにします。
詳細なモデルインサイトの獲得
AI のインサイトを活用して意思決定の透明性を高め、すぐに使えるグラフと説明可能性で関係者のコラボレーションを強化します。
インタラクティブな AI アプリの作成
生成 AI と予測 AI を、豊富な機能を備える完全にインタラクティブな AI アプリに作り変えることができます。
マルチプロバイダーの LLM プレイグラウンドによる迅速な実験
市場が急速に変化する中でも、自由にイノベーションを進められる環境を保ちましょう。ホスト型ノートブックまたは DataRobot の UI 環境でビジュアル性に優れたプレイグラウンドを使用すれば、構築方法に関係なく、簡単に生成 AI の「レシピ」を比較できます。コストや正確性に関する組織の目標を達成するのに最適なコンポーネントを選択してください。
- LLM
- ベクターデータベース
- 埋め込みモデル
- チャンク化戦略
- プロンプト戦略
実験を行うには、自社独自のベクターデータベースと LLM を利用するか、最も一般的ないくつかの LLM に直接アクセスします。本番環境を停止させることなく、組織のニーズの変化や市場の進化に合わせて、コンポーネントを簡単に切り替えることができます。
本番環境に最適なモデルをすばやく比較して選択
すばやく実験を行って、ユースケースに最適なモデルを選択できます。同じコンテキストでさまざまなモデルを使用して、リフトチャートや特徴量のインパクトなどのインサイトを分析します。こうした包括的な比較によって、最も効果的なモデルを選択するだけでなく、モデル間の微妙な違いを活用して AI から有益な結果を得ることが可能になります。
詳細なモデルインサイトの獲得と、会議での説得力を高めるチャートやビジュアルの作成
詳細なモデルインサイトにより、モデルがビジネス成果に与える影響をすばやく明確に理解できるようになります。アクティベーションマップ、画像埋め込み、およびあらかじめ用意されたビジュアライゼーション（リフトチャート、利得行列、ROC 曲線、特徴量のインパクトなど）を使用することで、AI の「ブラックボックス」を理解しやすいビジュアルに変換できます。1 回クリックするだけで、会議での説得力を高めるチャートやインサイトを作成できるため、モデルの重要性をビジネス関係者に簡単に伝えられるようになります。
カスタムの生成 AI または予測 AI アプリの構築
完全にインタラクティブなカスタムの生成 AI または予測 AI アプリを構築し、組織の業務やシステムにシームレスに統合できます。ホストされた Streamlit サンドボックスを使用して、オーダーメイドの生成 AI アプリケーションをすばやく構築してプロトタイプを作成するか、ローコードのビジネスアプリとモデルアプリのテンプレートを使用して、What-If 分析やビジネスシミュレーションを作成できます。
スピード、インパクト、スケールを実現できる DataRobot を世界中の企業が信頼
