- RAGやAIエージェントを効果的に複数のステップで実装するのは難しい
- LLMの出力は、関数呼び出しの定義や取得パラメータなど、わずかなパラメータを微調整することで大幅に変更される可能性がある
- 手書きでプロンプトを作成する際は、うまく動作させるために多くの試行錯誤が必要
- 更新されたモデルは古いプロンプトを使用不能にすることがよくある
- Hamming AIは、信頼できるAIソリューションの開発を支援するための実験プラットフォームを提供する
- Hamming AIは、エンジニアリングやプロダクトチームが少なくとも人間の介入なしに自己改善できるAIシステムの開発を支援することを目指している
Hamming AIは、Prompt Optimizerという新しい機能を導入して、プロンプトエンジニアリングを自動化している。Hamming AI製品を使用すると、産業固有のリテンシブAI製品を作成できる。
Hammingは、AI製品のテストに適した環境を提供することを目的としている。大規模な言語モデル（LLMs）を活用して、自動評価プロセスを自動化している。Hammingは、AIモデルの結果を慎重に見直すAI専門家のグループとほぼ同じことを実行している。手動でさまざまな構成やデータセットをテストするのにかかる時間と比較して、この自動評価は開発者にとって非常に時間の節約になる。
Hammingの利点には、速度と効率性以外にもいくつかある。データセットのバージョニングにより、チームは常に最新のデータを使用していることを確認でき、実験追跡により、異なるイテレーションの比較を正確に行える。さらに、Hammingは開発者が自分たちの要件に完璧に合ったメトリクスを作成することを可能にする。
シェンウァイ・ダンシュリーはコンピュータサイエンスエンジニアであり、AIの応用に興味を持つFinTech企業での豊富な経験を持つ。彼女は新しい技術と今日進化する世界の進展を探求することに情熱を持っている。