提供するもの
- 01本番運用できるMLまたはLLMのワークフローモデルはバージョン管理されたAPIの背後にデプロイし、プロンプト、ファインチューニング用データ、重みもすべてバージョン管理します。
- 02データパイプライン基盤バッチ処理にはAirflowやdbtを使い、ストリーミングは効果がある場合に限って導入します。スキーマを検証し、監視でき、冪等に動作します。
- 03きちんと機能するRAG・エージェントシステム埋め込みパイプライン、検索精度の評価、システムプロンプト、ガードレール。モデルが応答しないときの代替動作も用意します。
- 04ドリフトとコストの監視モデルの性能、トークン消費、データドリフトをダッシュボードで可視化します。精度や予算に変化があればアラートを出します。
- 05評価基盤基準となるテストセット、採点基準、CIでのチェックを整え、モデルの変更で品質が気づかないうちに落ちるのを防ぎます。
対応しないこと
- デモを本番と称して出すことはしません。すべてのモデルに、監視、フォールバック経路、評価スイートを備えます。
- 小さなモデルで足りるのに、最大のモデルを使うことはしません。測定してから選びます。コストも性能のうちです。
- もっともらしいでたらめを生成させることはしません。検索精度を評価しないRAGは、リスクでしかありません。回答が根拠に基づいているかを測定します。
プロジェクトの進み方
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システム診断
お使いのシステム、そのつながり、リスクの所在を洗い出し、書面の計画をお渡しします。その後の開発を当社に依頼されるかどうかは問いません。
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ご承認いただく計画
作業を始める前に、範囲、順序、料金を書面で合意します。
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週単位で積み上げる開発
毎週、動くソフトウェアをデモでお見せします。進捗報告ではなく、実際の進み具合を確認できます。
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引き継ぎとサポート
コード、ドキュメント、運用手順書をお渡しします。ご希望があれば、そのままサポートを続けます。
使用ツール
Backend
Node.js Python Go Java C#
Node.js 
Python 
Go 
Java 
C# Cloud
AWS GCP Azure Vercel Netlify
AWS 
GCP 
Azure 
Vercel 
Netlify Data
PostgreSQL MongoDB Redis BigQuery Snowflake
PostgreSQL 
MongoDB 
Redis 
BigQuery 
Snowflake AI / ML
TensorFlow PyTorch OpenAI Anthropic Gemini NotebookLM ElevenLabs
TensorFlow 
PyTorch 
OpenAI 
Anthropic 
Gemini 
NotebookLM 
ElevenLabs よくある質問
01OpenAI、Anthropic、オープンソースのどれを使いますか？
いずれも扱います。レイテンシやコストが重要な場合は、Vercel AI Gatewayを使って複数のプロバイダーを組み合わせます。モデルは実装上の選択にすぎず、長く残るのは評価基盤です。
02ハルシネーションにはどう対処しますか？
検索結果に基づき出典を示す回答、Zodスキーマによる構造化出力の検証、回答ごとの確信度チェックで対処します。影響の大きい場面では、人によるレビューの工程を加えます。
03ファインチューニングも行いますか？それともプロンプトだけですか？
用途に応じてどちらも行います。ファインチューニングが効果を発揮するのは、プロンプトの工夫で頭打ちになり、ラベル付きのデータが1,000件以上ある場合です。決める前に測定します。
04データのプライバシーは守られますか？
必要に応じて、Bedrock、Azure OpenAI、またはセルフホストのLlamaを使い、オンプレミス環境にデプロイします。貴社の契約の対象外のモデルにデータを送ることはありません。