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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

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RAGデモは印象的だった。実際の精度は60%。

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「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。

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推論コストは予算の10倍。

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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.