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AIアプリの品質を自動測定：評価基盤で複雑なワークフローを改善する
AIアプリケーションの品質維持に悩む開発者へ。非決定性を持つ複雑なAIワークフローを定量的に測定し、継続的に改善するための評価基盤の設計と実装を解説。精度・応答時間・コスト・堅牢性を自動測定し、データドリブンな品質向上サイクルを確立する具体的なアプローチを紹介します。
AIエージェントを賢く育てる！デプロイ後の継続学習と適応戦略
AIエージェントのデプロイはスタートライン。本記事では、運用後のコンセプトドリフトやデータドリフトに対処するため、データ収集、フィードバックループ設計、ファインチューニングなどの継続学習戦略を解説します。進化し続けるAIでビジネス価値を高めるヒントを提供します。