Openlayer

AIエンジニアリングチームやデータチームは、Openlayerを使って、モデル、プロンプト、データセット、エージェントのワークフローへの変更によって結果が改善し、品質、安全性、パフォーマンス、コストの悪化が生じていないかを確認できます。大規模言語モデル、AIエージェント、検索拡張生成（RAG）アプリケーション、従来型の機械学習システムの評価に対応しており、すぐに使えるテストやカスタムテストを、デプロイ前やCI/CDワークフロー内で実行できます。結果やバージョンを比較することで、何が変わったのか、システムのどこに問題があるのかを特定しやすくなります。 デプロイ後は、Openlayerでリクエストをトレースし、品質、レイテンシ、コスト、ドリフトなど、AIの挙動を監視できます。また、エージェントのタスク完了状況やツールの使用状況を調べたり、バイアスやプロンプトインジェクションなどの問題をテストしたり、評価結果やガバナンスの証跡を評価対象のシステムと結び付けて管理したりできます。複数のプロジェクトにわたって、再現性のあるAIテストと本番環境の監視を必要とする組織に適している可能性があります。

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