ハイブリッド決定論的システムと LLM システム

ハイブリッド AI アーキテクチャは、明示的な評価のもとでセマンティックな解釈、生成、判断のためのモデルを使用しながら、安定したルールと検証可能な変換を決定論的ソフトウェアに割り当てます。

Matchpoint は、説明責任のある所有者、明示的な意思決定ゲート、測定可能な受け入れ基準、文書化されたアーキテクチャ、および検出から本番までの実際的なパスを備えた運用機能として AI に近づきます。

多くの制作ワークフローには、安定したルールと非構造化された判断の両方が含まれています。ハイブリッド アーキテクチャでは、解析、検証、計算、権限、既知の意思決定ロジックが決定論的コンポーネントに割り当てられ、モデルは言語のバリエーション、抽出、分類、要約、意味比較を処理します。

ワークフローをタスクレベルでマッピングし、必要な一貫性、利用可能なラベル、変動に対する許容度、説明可能性、待ち時間、コスト、障害の影響に従ってコンポーネントを選択します。既存の人的またはルールベースのプロセスは、暗黙的なロジック、繰り返し発生する例外、および要件や評価ケースとなる可能性のある例を得るためにマイニングされます。

エンドツーエンドのテストでは、モデルを個別に測定するのではなく、システム全体を測定します。これにより、より適切なルール、コンテキスト、取得、プロンプト、モデル、またはユーザー インタラクションを通じて品質を向上させ、実際にワークフローを制約しているコンポーネントにエンジニアリングの労力を振り向けることが可能になります。