What is Okareo?
特に LLM やエージェントを含む、堅牢な AI アプリケーションの開発と展開は複雑であり、特有の課題があります。モデルが予測通りに動作し、多様なシナリオに対応し、実稼働環境で正確さを維持できるという確信が必要です。Okareo は、お客様のような AI チームのために特別に設計された統合プラットフォームを提供し、評価、テストからモニタリング、微調整までのライフサイクル全体を効率化します。より迅速に作業を進め、より深い洞察を得て、信頼できる AI プロダクトを構築できます。
主な機能
🧪 包括的なテストシナリオの生成: エッジケース、言い換え、条件分岐、スペルミスなど、本番環境のような多様な合成データ(現在までに 500 万件以上のシナリオを生成!)を自動的に作成し、モデルの堅牢性を徹底的に評価します。
📊 自動評価とスコアカードの実装: 事前に構築されたチェックやカスタムチェック(自然言語、コード生成など)を使用して、開発ライフサイクル全体を通してモデルのパフォーマンスを客観的に評価し、準拠状況や特定の動作を確認します。
🐛 LLM エラーの発見とデバッグ: RAG やエージェントネットワークなど、実行時アプリケーションの詳細なエラー分析により、単純なトレースにとどまらない分析が可能です。特定の説明を含む問題点を特定し、追跡し、解決のためのガイダンスを得ることができます。
👀 本番環境でのエージェントの動作監視: 高度なモニタリングツールを利用して、ライブ環境でのエラー、ドリフト、潜在的なハルシネーションを迅速に特定し、継続的な正確性と信頼性を確保します。
🔧 ピークパフォーマンスのためのモデルの微調整: Fine-Tuning Co-Pilot を活用して、データセットの生成やパフォーマンス評価など、基盤モデルをお客様固有のユースケースに適応させるためのワークフローを自動化します。
⚙️ 最適化とカスタマイズ: 特定のドメインで優れた性能を発揮するようにリトリーバーとジェネレーターを微調整し、コストとパフォーマンスのニーズに最適な基盤モデルを選択し、微調整されたモデルをクラウドプロバイダーまたは自己管理環境に簡単にデプロイします。
🤝 シームレスな統合: 事実上すべての LLM、ベクトルデータベース、またはユースケース(分類、生成、マルチターン、関数呼び出し)に対応し、プロキシまたは OTEL トレースを介して既存のワークフローと統合します。
AI チームのための実践的なユースケース
ローンチ前のエージェント検証: 新しい顧客サービス AI エージェントをデプロイする前に、チームは Okareo を使用して、一般的な質問、エッジケースの苦情、マルチターンの対話など、数千もの合成ユーザーインタラクションを生成します。プラットフォームの自動チェックにより、エージェントの応答精度、安全ガイドラインの遵守状況、関数呼び出しを正しく処理する能力が評価され、安心して本番環境に移行できます。
複雑な RAG システムのデバッグ: チームは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) アプリケーションで一貫性のないパフォーマンスに気付きます。Okareo のモニタリングとエラー検出を使用すると、リトリーバーが不適切なコンテキストを取得し、不正確な回答が生成される特定のインスタンスを特定できます。詳細なトレースと説明により、リトリーブロジックの根本原因を迅速に特定し、修正を実装できます。
ドメイン固有のモデル最適化: 金融業界向けの高度に特殊化されたマーケティングコピーを生成するために LLM が必要です。Okareo を使用して、目的の成果を定義し、ベースモデルからの評価結果に基づいて、ターゲットを絞った微調整データセットを生成します。Fine-Tuning Co-Pilot は、基盤モデルの適応を支援し、特定のニッチに合わせた、より関連性の高い、正確で、コンテキストを認識したコンテンツを生成する LLM を実現します。
自信を持って AI を構築
Okareo は、プロトタイプから本番環境対応の AI への移行を、より迅速かつ確実に進めるために必要なツールと構造化されたワークフローを提供します。評価、テスト、モニタリング、微調整を単一のまとまりのあるプラットフォームに統合することで、Okareo は、より正確で、信頼性が高く、効率的な AI アプリケーションを構築できるようにチームを支援します。推測をやめて、データに基づいた自信を持って構築を開始しましょう。





