イントロダクション
生成型 AI を使用する初期の段階では、動作するものを取得することに集中するのが一般的です。 デモ、プロトタイプ、概念実証のいずれであっても、これらのマイルストーンはすべて大きな意味を持ちます。 ただし、運用環境に対応できるものを作ることは別の課題です。
適切な監視がないと、一見安定した生成型 AI アプリケーションでも、実際の状況で問題に直面する可能性があります。
- 待機時間 が予測不能になる可能性があります。
- 非効率的なプロンプト設計やスケーリングにより、コストが増加する可能性があります。
- コンピューティング リソース は、実際の使用状況のニーズに合わせていません。
多くのチームは、実際の条件下でのシステムのパフォーマンスを完全に理解することなく、デプロイのトラップに陥ります。 監視により、推測作業がエンジニアリングに変換されます。
ユース ケースを理解する
あなたはアウトドア用品を販売するレイクショアリテールで働いているとします。 カスタマー サポート チームは、キャンプ用のギアから特殊なハイキング用具まで、幅広い製品ラインナップに関する何百もの問い合わせを毎日行っています。 応答速度と精度を高めるために、Trail Guide という名前の AI アシスタントをデプロイしました。
ただし、生成型 AI ソリューションのデプロイは、ほんの始まりにすぎません。 AI エンジニアとして、品質を維持し、リスクと安全性を軽減し、顧客満足度を確保するために継続的な監視を実装するように求められます。
このモジュールでは、Azure AI と Azure Monitor を使用して生成 AI アプリケーションを監視するためのベスト プラクティスについて説明します。 最終的には、Trail Guide のような AI エージェントとアシスタントを積極的に監視し、実際の効果を最適化することができます。