AIデータとモデル
AIデータ基盤
あらゆるAIシステムは、モデルが付いたデータシステムです。私たちは、モデルがそもそも正しい材料を持てるかどうかを決める取り込み、変換、品質チェック、ベクトル保存を構築します。
事業上の課題
障害はモデルの問題に見える
回答が誤ると、注意はモデルに向かいます。しかし原因は上流にあることが多いのです。静かにレコードを取りこぼしたパイプライン、誰も気づかなかったスキーマ変更、部分再取り込みによる重複、3週間前から更新が止まった文書群。品質チェックと来歴がなければこれらは見えず、チームは壊れた入力の上でプロンプトを調整することになります。
私たちの取り組み
障害が目立つように作る
境界ごとに検証を入れたパイプラインを作り、スキーマ変更や件数の異常が静かに広がるのではなく実行を止めるようにします。来歴は端から端まで記録するため、値の出どころには常に答えられます。検索が関わる場合は、分割、埋め込み、索引更新を、誰かが手で走らせるスクリプトではなくパイプラインの一級要素として扱います。
AIデータ基盤
提供できること
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AIデータパイプライン
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抽出・変換・ロード
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ナレッジのパイプライン
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ベクトルデータベース
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AIデータ基盤
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データ品質のエンジニアリング
代表的なユースケース
代表的なユースケース
- 全社ナレッジアシスタントの背後にある、取り込みと更新のパイプラインを構築する。
- 本番モデルに入るデータに品質のゲートを設ける。
- 散在する情報源を、モデルが一貫して推論できる形に統合する。
- モデルを一切変えていないのに精度が落ちたAIシステムを診断する。
進め方
進め方
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棚卸し
どんなデータが存在し、誰が保有し、実際どんな状態かを明らかにする。
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パイプライン
モデルが依存する取り込み、変換、品質チェックを構築する。
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比較検証
公開のランキングではなく、自社データ上で手法を比較する。
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提供
バージョン管理、監視、切り戻し経路を備えた安定インターフェースの背後に配置する。
テクノロジー
テクノロジー
- Python
- dbt
- Apache Airflow
- Snowflake
- Databricks
- PostgreSQL
- pgvector
- PyTorch
- Hugging Face
セキュリティとガバナンス
セキュリティとガバナンス
データの来歴は端から端まで記録されるため、ある値がどこから来て、どのモデルバージョンがその出力を生んだのかに常に答えられます。個人データは既定ではなく明示的な方針のもとで最小化・分類・保存されます。学習用と評価用のデータセットは、それを使うコードと一緒にバージョン管理されます。
協業モデル
協業モデル
AIプロジェクト
定義されたAIソリューションの設計と提供について、私たちが責任を負います。
専任AIチーム
お客様の技術スタックと提供モデルに合わせて構築される、長期の専任エンジニアリング体制。
マネージドAI
本番のAIシステムを、私たちが運用・監視し、継続的に改善します。
TeamExtension.aiを選ぶ理由
データを準備ではなく本番として扱います
概念実証のために作られたパイプラインは、本番のAI障害の最も多い原因です。まだ動いているとは誰も思っていないからです。私たちは運用される前提で作ります。監視され、通知があり、バージョン管理され、復旧できる形にします。
主なお客様
よくあるご質問