本番AIシステム
AIが本番環境で動かない
概念実証は素晴らしく見えた。そして実際のユーザーが来た。ハルシネーション。レイテンシ問題。コストが急増。「AIデモ」と「AI本番」のギャップは誰も教えてくれなかったほど大きい。
本番の現実
!
RAGデモは印象的だった。実際の精度は60%。
!
「テストでは問題なかった」レイテンシがユーザー体験を殺している。
!
推論コストは予算の10倍。
!
問題が発生したときチームはデバッグできない。
本番向けに構築
本番AIシステムを構築・修正する。本当に機能するRAGパイプライン。ユースケースに合ったファインチューニングモデル。スケールするインフラ。
1
診断
根本原因を特定。ハルシネーション?検索品質?チャンキング戦略?プロンプトエンジニアリング?
2
アーキテクチャ
本番要件向けに設計:精度、レイテンシ、コスト、セキュリティ、可観測性
3
構築
適切な評価フレームワークによる実装、直感ベースのテストではなく
4
移管
チームが運用と改善を学ぶ。ドキュメント、トレーニング、引き継ぎ。
お届けするもの
本番RAGパイプライン(ユースケース向けに最適化)
ファインチューニングモデル(適切な場合)
評価フレームワーク(精度、レイテンシ、コスト監視)
LLMOpsインフラ
セキュリティ&ガバナンスドキュメント
チームトレーニング&能力移転
最適な方
デモでは動くが本番で失敗するAIシステムがある。プロンプトエンジニアリングだけでなく、インフラレベルでデバッグできる人が必要。スコープに応じて50K-200Kユーロ。
Ready to Get Started?
Let's discuss how this service can address your specific challenges and drive real results.