要約:
- Amazon Q Developerサービスチームは、A/BテストとMulti-Modelホスティングの影響に焦点を当て、Generative AI機能の展開を促進している。
- A/Bテストは、新しいモデル変種の影響を評価するために使用され、開発者のフィードバックを収集する。
- 実験ランはランダムな開発者のサブセットを2つのグループに均等に分割し、制御グループと処置グループを作成する。
- アプリケーションロードバランサーは、パスベースのルーティングを使用してトラフィックをさまざまなモデルにルーティングする。
- データプレーンを介して収集されたメトリクスは、Amazon OpenSearch Serverless宛に配信され、コホートメタデータとともに公開される。
感想:
Generative AIの分野における高速な実験サイクルに直面する課題やA/Bテストの基本、Amazon Q Developerサービスチームが構築したA/Bテスト機能に焦点を当てた記事でした。実験とデータ駆動の意思決定を通じて、開発者コミュニティとの共感を得るための最適なソリューションを提供することが可能です。