- RAGとAIエージェントを効果的に複数段階で実装することは困難
- LLMの出力は、関数呼び出しの定義や取得パラメータの微調整によって大幅に変化する可能性がある
- 手書きでプロンプトを作成する際は、うまく機能させるために多くの試行錯誤が必要
- Hamming AIは、信頼性の高いAIソリューションを開発するチームを支援する実験プラットフォームを提供
- Hamming AIは、エンジニアリングおよび製品チームが少ない人間の介入で自己改善できるAIシステムを開発することを目指している
- 主要な業界（法的、医療、金融、旅行など）は、Hamming AIによってサポートされ、AI製品の開発に取り組んでいる
- Hamming AIは、Prompt Optimizerという新機能を導入し、プロンプトエンジニアリングを自動化
- Hammingは、LLMを利用して評価プロセスを自動化し、AI製品のテスト環境を提供
- Hammingは、AIモデルの結果を慎重にレビューする一団のAI専門家とほぼ同じことを実施
- Hammingは、人間のレビューに比べて20倍高速で、10倍安いと主張
- Hammingの利点には、速度と効率性に加えて、データセットのバージョニングによる最新のデータの利用と、実験の追跡による異なるイテレーションの比較が挙げられる
- Hammingを使用することで、開発者は自分たちの要件に適したメトリクスを作成できる
Hamming AIはAI製品のテスト環境を提供し、効率的な評価プロセスを自動化することで開発者に大きな時間の節約をもたらします。データセットのバージョニングや実験追跡などの機能により、チームは最新のデータを使用し、異なるイテレーションを比較することができます。Hammingは、人間のレビューに比べて20倍速く、10倍安いと主張しており、開発者にとって大きな利点があります。