日本語向けLLMガードレールのベストプラクティス

生成AIの社会実装が進む中、安全性と信頼性の確保はますます重要なテーマとなっています。 生成AIアプリケーションでは、入出力プロセスに介入し、不適切な内容を自動的に検知・対処する「モデレーション」を行うことで、リスクを大幅に低減できます。Weights & Biases Weave は、生成AIアプリケーションの開発・運用を支えるプラットフォームとして、強力なオブザーバビリティ基盤と多面的な評価ツールを提供しています。その中には、入出力のモデレーションを行うガードレール機能も含まれます。これまでは、日本語に特化した検知ロジックの実装はユーザー自身の対応に委ねられていましたが、今回NTTドコモビジネスの提供するchakoshiとのインテグレーションにより、W&B Weaveのユーザーは高速かつ信頼性の高いガードレールロジックを容易に導入できるようになります。これにより、日本語環境での生成AIアプリケーションにおける安全性と信頼性を大きく高めることができます。 本ウェビナーでは、今回の製品インテグレーションの詳細に加え、実際の生成AIモデルに対するガードレール適用有無でベンチマーク評価に対して得られた効果や、日本語環境ならではの課題に対する実践的な解決策についてもご説明します。AIを本番実装し実ビジネスで活用する企業にとって有用な知見を得られる機会ですので、ぜひご参加ください。