AI ユース・ケースを作成して、要求から実動までの AI 資産を追跡および管理します。 ファセット・シートは、AI ライフサイクルの各ステージの資産に関する詳細をキャプチャーして、ガバナンスとコンプライアンスの目標を達成できるようにします。

AI のユース・ケースについて学習するには、 watsonx.governance入門 サンプル・プロジェクトを使用できます。 サンプル・プロンプト内の資産には、自動車保険請求処理のユース・ケース用のプロンプト・テンプレートが含まれています。 プロンプトでは、自動車保険請求を入力として使用し、次に保険代理店が請求を処理するのを支援するために、大規模な言語モデルを使用します。 1 つのプロンプトでは請求が要約され、もう 1 つのプロンプトでは Make やモデルなどの重要な情報が抽出され、最後のプロンプトでは保険代理店の提案が生成されます。

プロジェクトを使用するには、以下の 2 つの方法があります。

• プロンプト・テンプレートの評価と追跡のチュートリアルを実行します。
• リソース・ハブの watsonx.governance サンプル・プロジェクトの概要 にアクセスします。

追跡対象資産のガバナンスの詳細は、AI ユース・ケースで収集され、インベントリーに保管されます。 資産を要求および追跡するための標準的なフローは、以下のとおりです。

1. ビジネス・ユーザー (モデル所有者) は、AI ソリューションの必要性を識別し、新しいモデルまたはプロンプト・テンプレートを要求するための AI ユース・ケースを作成します。 ガバナンスコンソールが有効化され、構成されると、ガバナンスコンソールでユースケースが作成され、ファクトが同期されます。 AI Factsheets。
2. 要求が保存されると、インベントリー内に AI ユース・ケースが作成され、トラッキングが開始されます。 最初は、要求に付随する資産がないため、ユース・ケースは 「ドラフト」 状態になっています。 オプションで、データ・サイエンティストまたはプロンプト・エンジニアにユース・ケースを送信する前に、承認者にリンクを送信し、E メールでサインオフを取得するなどの単純な手動承認プロセスを実装できます。 あるいは、ガバナンス計画の一部として正式な承認文書をアップロードするためのプレースホルダーを追加する添付ファイル・グループをユース・ケースに追加することで、より構造化されたサインオフ・プロセスを実装できます。
3. AI ユース・ケースが完全に設定されて承認されると、所有者はそれを 「開発待ち」 状況に移行し、割り当てられたデータ・サイエンティストまたはプロンプト・エンジニアにリンクを送信します。
4. 割り当てられた開発者は、ユース・ケースのモデルまたはプロンプト・テンプレートを作成するときに、そのアセットをユース・ケース内の _アプローチ に関連付けます。 アプローチは、ユース・ケースで問題を解決するための 1 つのパスです。 ユース・ケースには、複数のアプローチを含めることができます。
5. トラッキングが有効になると、追跡対象資産の詳細がファセット・シートに取り込まれ、ユース・ケースに保管されます。 例えば、機械学習モデルのファセット・シートには、トレーニング・データと作成の詳細が含まれています。 プロンプト・テンプレートの詳細には、プロンプト・パラメーターとプロンプト変数、および使用されるファウンデーション・モデルに関する情報 (名前やパブリッシャーなど) が含まれます。
6. 資産のライフサイクルが進むにつれて、AI ユース・ケースとファクト・シートには、デプロイメントと評価の結果を含むすべての更新が取り込まれます。 例えば、ユース・ケースでプロンプト・テンプレートが追跡される場合、ファセット・シートはすべての基本作成データを記録します。 バリデーターがテスト・データを使用してプロンプトを評価すると、検証からの関連ファクトがファセットに追加されます。 プロンプト・テンプレートが実動にプッシュされ、モニター用に構成されると、関連するすべてのライフサイクル・ファクトがファセットに追加され、完全なレコードが作成されます。
7. ユースケース所有者は、ライフサイクル内の現在の状態を反映するために、引き続き状況を更新します。
8. バリデーターやその他の利害関係者は、AI のユース・ケースを検討して、企業プロトコルへの準拠を確認し、開発から実動までのモデルの進行状況を表示して認証することができます。 ユーザーは、ユース・ケースからレポートを生成して、詳細をアーカイブしたり、コンプライアンス要件を満たすことができます。