活用データの定義および整備
適切なデータを定義・整備することで、大規模言語モデルの効果を最大化します。
具体的には以下のような支援を行います：
・不適切なデータや欠損値を排除し、モデルの精度向上に繋がるデータセットを構築。
・各業界の特性を踏まえたデータ要件の定義（例: 小売業界では購買データ、製造業界では生産データ）。
・チャットボットや自動化スクリプトなど、導入後の具体的な利用シナリオを想定したデータ整理。
モデル選定・精度検証
業務ニーズに最適な大規模言語モデルを選定し、導入前に精度を徹底的に検証します。
具体的には以下のような支援を行います：
・精度、応答速度、コスト効率を検証し、最適なソリューションを提案。
・ドメインに特化したモデルの比較と選定（例: 医療分野では医療知識に特化したモデル）。
・対話型AI、文章生成、分析ツールなど、多様なユースケースに応じたモデルの評価。
・RAGの精度向上に向けたチャンキング、ベクトル検索、インデックス管理方式、検索方式の調整。 関連記事：RAG構築にむけたデータ整備：チャンキング
プロンプトエンジニアリング
プロンプトの工夫でモデルの可能性を最大限に引き出します。
具体的には以下のような支援を行います：
・曖昧な回答や誤解を防ぐためのプロンプト設計（例: ユーザーの意図を明確にする前置き文）。
・適切な問いかけや指示により、モデルが持つ強みを効果的に発揮。
・プロンプト内の必須情報を変数化することにより、外部情報を取り込んだ柔軟なプロンプトの作成。
クラウド環境構築
モデルの運用を支える柔軟でスケーラブルなクラウドインフラを設計・構築します。
具体的には以下のような支援を行います：
・用途や目的に沿ったクラウドプロバイダーの選定 Google Cloud (GC)、Azure、AWS
・リリース後のデータ運用やライフサイクルを考慮した設計
・データボリュームや運用費用を考慮した設計
テスト計画および導入
大規模言語モデルの導入前に、詳細なテスト計画を策定し、確実な導入を支援します。
具体的には以下のような支援を行います：
・導入後のトラブルシューティングや追加チューニングにも対応。
・想定ユースケースごとにテストケースを作成。応答の正確性、速度、スケーラビリティを評価。
・本番環境におけるトライアル運用を実施し、最終調整を行った上で正式導入をサポート。