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Databricks Blog2026年5月1日
AIアプリケーション：ツール、ユースケース、プラットフォーム
英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る
要約
AIアプリケーションは4つの能力層にまたがり、それぞれ異なるデータ要件と評価フレームワークを持ちます。エンタープライズでの導入は、不適切なデータインフラストラクチャが原因で停滞することがよくあります。プロンプトエンジニアリングから事前学習に至るまで、本番環境レベルのモデル開発はオープンソースLLMによってますますアクセスしやすくなっていますが、大規模なデプロイメントを成功させるためには、事前に構築されたガバナンスと監視インフラストラクチャが必要です。
* AIアプリケーションは、予測、生成、会話、エージェントの4つの異なる能力層にまたがり、それぞれ異なるデータ要件、コスト構造、評価フレームワークを持ちます。ほとんどのエンタープライズ導入は、モデルのパフォーマンス不足ではなく、基盤となるデータインフラストラクチャが次の成熟段階をサポートするように構築されていないために停滞します。 * 生成AIアプリケーションは、プロンプトエンジニアリングからRAG、ファインチューニング、事前学習、体系的な評価までの5段階のパスをたどります。オープンソースLLMと混合エキスパートアーキテクチャにより、本番環境レベルのモデル開発がますますアクセスしやすくなっています。 * AIアプリケーションを大規模にデプロイするには、モデルが稼働する前に構築されたガバナンスおよび監視インフラストラクチャが必要です。これには、データリネージ追跡、ドリフト検出パイプライン、ドメイン固有の評価ベンチマークが含まれます。なぜなら、一般的なリーダーボードスコアは本番環境のパフォーマンスを予測しないからです。