大手ソフトウェア企業であるLaunchDarklyは、AI実験とAIバージョン管理という2つの新機能を追加してAI構成を強化している。これらの機能は、チームがAIを活用した機能をより効果的にテスト、最適化、管理できるように設計されている。これらのツールの導入は、機能管理と実験のベストプラクティスをAI開発に取り入れ、より安全でスマート、効率的なAIリリースを促進することを目的としている。
AI実験は、チームがさまざまなプロンプトやモデル構成を比較する実験を実行できる機能だ。これにより、不要なリスクを招くことなく、変更によって品質が向上する。この機能は分かりやすいインターフェイスで設計されており、チームはデータサイエンスの深い専門知識がなくても、AI実験を設定、実行、分析できる。このツールは、チームがコストと品質の適切なバランスをとるのに役立ち、さまざまなモデルサイズ、データ ソース、構成を簡単にテストして、効率を最大限に高めることができる。
一方、AIバージョン管理により、AI構成の追跡、比較、元に戻すことが容易になり、モデルやプロンプトスニペットの更新に関する不確実性が軽減される。この機能により、AIチームは以前のAI構成を数秒で復元できるため、期待通りの結果が得られない更新に伴うリスクを最小限に抑えることができる。AIバージョン管理は、構造化された監査証跡と変更管理ツールを提供し、更新の可視性を高め、モデルの変更に関する不確実性を軽減する。
AI実験とAIバージョン管理の導入により、LaunchDarkly AI Configsは、運用環境でAIを活用した機能のテスト、最適化、管理を容易にすることを目指している。これらのツールは、試行錯誤に頼るのではなく、AIチームが自信を持って反復するために必要なガードレールを提供する。目標は、AIアプリの開発を加速し、実行時に新規および更新されたモデル、構成、プロンプトを導入して、迅速かつ簡単に反復し、適切な組み合わせを見つけることだ。このアプローチは、バージョン追跡、ロールバック機能、および制御されたロールアウトによってリスクを軽減するのに役立つ。
出典：LaunchDarkly
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