マルチモデルの評価とワークフローの最適化により、アウトプットの品質を確保する。
実世界でのAIアプリケーションの展開で最も一般的な問題は、出力結果の不安定さである。ワードウェアは体系的なソリューションを提供する：
- モデル比較テストGPT-4、Claude 3、LLAMAなどの主流モデルとの同時接続をサポートし、複数のバージョンの出力を並行して生成し、並べて比較することができます。
- 自動評価システム内蔵のClaude 3 Opusは、さまざまなモデルの出力（事実の正確さ、論理的一貫性などの次元を含む）を客観的に採点し、最適化のための提案を行います。
- 反復最適化メカニズムローコード・エディターに「フィルター・モジュール」や「後処理モジュール」を追加して、生の出力をチェックしたり調整したりするのが簡単です。
作戦提案::
1.モデル選択画面で「マルチモデル比較」にチェックを入れる。
2.稼働後のモデル出力とシステム評価レポートのレビュー
3.評価結果に基づき、以下の措置を講じた：
- 最高ランクのモデルを直接選択
- ウィキペディアのAPIに接続する「ファクトチェック」モジュールを追加
- コンテンツ構造を標準化するための出力フォーマットテンプレートの設定
4.ヒストリー機能を用いたモデル性能の連続追跡
クリティカルなビジネスシナリオでは、「ヒューマン・イン・ザ・ループ」ワークフローを推奨する。まずワードウェアで基本的なAIアプリケーションを構築し、精度と効率のベストバランスを達成するために、主要なノードで手動レビューステップを設定する。
この答えは記事から得たものである。ワードウェア：自然言語のモジュール性を利用したAIアプリケーションの構築について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIアプリケーションの出力結果の精度と信頼性を向上させるには？
