AIファンクション：入力コンテンツを構造化された出力に変換する（API）サービス

はじめに

Weco AI Functionsは、ユーザーがAIファンクションを迅速に構築し、展開できるように設計された強力なプラットフォームです。タスクを記述するだけで、ユーザーはA/Bテストや観察モニタリングで構造化された出力パターンを生成できます。Weco AI Functionsは、Pythonとの統合、RESTful API、Google Sheetsプラグインなど、様々な導入オプションを提供し、様々なユーザーのニーズに応えます。

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機能一覧

• 構造化出力データ構造が定義されたスキーマに準拠していることを保証し、ソフトウェアシステムとの統合を簡素化します。
• A/Bテスト異なるモデル、キュー、アドオンを比較し、デバッグやコスト／レイテンシーの最適化を簡単に行うことができます。
• 観察モニタリング詳細なログと統計により、パフォーマンスを監視し、使用状況を追跡し、簡単にデバッグできます。
• コードフリーのプロトタイピング自然言語によるプロトタイピングと、AIに技術的な決定を任せることで、AI機能のプロトタイピングをコードレスで素早く行うことができます。
• リアルタイムのデータ検索タスクの精度を向上させるために、リアルタイムでデータを検索するLLMを有効にする。
• 推論機能ワンクリックで連鎖推論を可能にし、複雑なタスクの精度と透明性を向上させます。

ヘルプの使用

インストールと使用

Weco AI Functionsプラットフォームは、複雑なインストールプロセスを必要とせず、ユーザーは公式ウェブサイトにアクセスし、アカウントを登録するだけで使用を開始することができます。以下は、利用開始までの詳細な手順です：

1. タスクを説明する必要なインプットと期待されるアウトプットに焦点を当て、プラットフォーム上で明確かつ簡潔なタスク説明を提供する。
2. 出力モードの見直しとカスタマイズプラットフォームは自動的に出力スキーマを生成するが、ユーザーはそれを精査し、期待に沿うものであることを確認する必要がある。必要であれば、スキーマをウェブ・インターフェイスで直接編集し、フィールドを追加、削除、修正することができる。
3. テスト機能デプロイする前に機能をテストすることが重要です。ユーザーは自分でテストデータを入力するか、プラットフォームが提供する合成入力例を使用してテストすることができます。様々な設定（例：プロンプトやモデルの選択）によるA/Bテストは、最低コストで最適なパフォーマンスを保証します。
4. 機能の展開と使用テストに合格したら、機能をデプロイすることができます。プラットフォームは様々なデプロイオプションを提供する：
   • Pythonの統合Weco AIのPythonクライアントは、Pythonアプリケーションやスクリプトへの統合に最適です。
   • RESTful APIHTTPリクエストが可能なプログラミング言語やプラットフォームであれば、RESTful APIエンドポイントを介して機能を呼び出すことができます。
   • グーグル・シート・プラグインGoogle SheetsのAI Function Builderプラグインを使用すると、技術的な知識がないユーザーや迅速なデータ処理のために、スプレッドシートで直接関数を適用できます。

主な機能

1. 構造化出力タスクを記述するとき、プラットフォームは自動的に出力スキーマを生成する。出力スキーマはすべての出力フィールドとそのデータ型を定義し、期待通りのデータ構造を保証します。
2. A/Bテスト機能をテストする際、ユーザーはさまざまなモデル、ヒント、アドオンを選択して比較し、最適な設定を見つけることができます。このプラットフォームは、詳細なログと統計情報を提供し、ユーザーが簡単にデバッグし、コスト/レイテンシーを最適化するのに役立ちます。
3. 観察モニタリング機能をデプロイした後、ユーザーはプラットフォームを使ってパフォーマンスの監視、使用状況の追跡、デバッグを行うことができます。このプラットフォームは詳細なログと統計情報を提供し、ユーザーが機能の運用状況を常に把握できるようにします。
4. コードフリーのプロトタイピングユーザーが自然言語でタスクを記述すると、プラットフォームが自動的に機能プロトタイプを生成します。ユーザーはコードを書くことなく、AIによるファンクショナル・プロトタイピングを素早く実現できる。
5. リアルタイムのデータ検索: タスクの精度を向上させるために、リアルタイムデータ検索のためのLLMを有効にする。タスク記述時にこの機能を有効にするだけで、リアルタイムデータ検索が可能になる。
6. 推論機能ワンクリックで連鎖推論を有効にし、複雑なタスクの精度と透明性を向上させます。タスクを記述する際にこの機能を有効にするだけで、連鎖推論を有効にすることができます。