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。
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。
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？
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
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
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。
実際のユーザーとの接触に耐えうるAIシステムを構築するための体系的アプローチ。デモ駆動の開発とは異なり、この方法論は初日から精度、レイテンシ、コスト、保守性を優先します。
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。
何が壊れているかによります。多くの場合、大幅な改善はチャンキング戦略、検索ロジック、プロンプトエンジニアリングの修正から得られます—再構築は不要です。まず根本原因を診断し、本番品質の精度への最も効率的な道を推奨します。
あなたのユースケースに特化したグランドトゥルースデータセットを使用した評価フレームワークを確立します。これには回答精度、検索の適合率/再現率、ハルシネーション検出、レイテンシメトリクスが含まれます。直感ベースのテストではなく、時間経過に伴う品質を示すダッシュボードを得られます。
まずプロンプトエンジニアリング—より速く、より安価です。ファインチューニングは、ドメイン固有の動作、一貫した出力形式、またはスケールでのコスト最適化が必要な場合に意味があります。あなたのユースケースを分析し、最良のROIを持つアプローチを推奨します。
能力移転はすべてのエンゲージメントに組み込まれています。あなたのチームは実装に参加し、ハンズオントレーニングを受け、完全なドキュメントを入手します。目標は自立—永続的なコンサルタント依存ではありません。
このサービスがあなたの具体的な課題にどのように対処し、実際の結果をもたらすことができるか話し合いましょう。