このプラットフォームは、3種類のコアメカニズムによって開発効率の質的飛躍を実現する：
- 合成データ生成内蔵のデータファクトリにより、エッジケースをカバーするテストデータが自動的に作成されるため、データセットの準備にかかる時間が数週間から数時間に短縮されます。
- 視覚的なワークフローの比較コードフリーのインターフェースで、さまざまなキューとモデルの組み合わせを並行してテストし、ヒートマップなどのツールを使って、コスト、品質、その他の観点から各ソリューションの長所と短所を視覚化します。
- 閉ループの自動最適化システムは評価結果に基づいてプロンプトワードのパラメーターを自動的に調整し、顧客テストではわずか3回の反復でチャットボットの意図認識精度を68%から89%に向上させた。
あるeコマース企業のケーススタディによると、同社のカスタマーサービスAIの導入サイクルは、従来の手法では11週間かかっていたものが9日間に短縮され、異常事象は最初の1カ月で76%減少した。この俊敏性は主に、断片化されたツールチェーンを統合したプラットフォームが、開発・評価・モニタリングの統合ワークベンチになったことに起因する。
この答えは記事から得たものである。未来のAGI：AIアプリケーションのための観測可能性と評価プラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " なぜFuture AGIはAIアプリケーションの市場投入スピードを加速させるのか？
