AI ユース・ケースで機械学習モデルまたはプロンプト・テンプレートを追跡して、それらに関する詳細をファクトシートに取り込みます。 AI ユース・ケースで収集された情報を使用して、要求から実動までの AI ライフサイクルにおける資産の進行状況をモニターします。
AI ユース・ケースを定義して、ビジネス上の問題を特定し、ソリューションを要求します。 解決策は、ビジネス上の問題に対処するための1つまたは複数のモデルかもしれない。 資産が開発されたら、それをユース・ケースに関連付けて、資産に関する詳細をファセット・シートに取り込みます。 資産が AI ライフサイクルを進むにつれて、開発からテスト、さらに実動に至るまで、ファセットはガバナンスまたはコンプライアンスの目標をサポートするためにデータを収集します。
問題を解決する方法を比較するためのアプローチの作成
各 AI ユース・ケースには、少なくとも 1 つの アプローチを含めることができます。 アプローチは、AI ユース・ケースによって表されるビジネス上の問題に対するソリューションの 1 つの側面です。 例えば、予測モデルに異なるフレームワークを使用して比較する 2 つのアプローチを作成し、どちらが最もパフォーマンスが高いかを確認することができます。
アプローチでは、バージョン情報も収集されます。 1 つのアプローチでは、すべての資産に同じバージョン番号が適用されます。 アセットの安定したバージョンがある場合は、そのバージョンをあるアプローチで維持し、次の反復と実験のための新しいアプローチを作成することができます。
このユース・ケースには、保険金請求処理ユース・ケースの 3 つのプロンプト・テンプレートを編成するための 3 つのアプローチが含まれています。
ユース・ケースへの資産の追加
AI ユース・ケースでは、以下の資産を追跡できます。
- プロンプトテンプレートには、foundation modelのプロンプト入力と、新しい出力を生成するためにプロンプトを再利用可能にするために定義される変数が含まれる。
- AutoAIやSPSS Modeler などのwatsonx.aiRuntime ツールを使用して作成された機械学習モデル。
- 外部モデル は、Jupyter ノートブックで作成されたモデル、またはサード・パーティーの機械学習プロバイダーを使用して作成されたモデルです。
詳細情報
サンプル・プロジェクトを使用して、チュートリアル「 クイック・スタート: プロンプト・テンプレートの評価と追跡」で watsonx.governance 機能を試すことができます。
親トピック: AI ユース・ケースでのアセットの管理