モデルを構築およびデプロイする

このセクションでは、非構造化ドキュメントと複雑なドキュメント機能内でプロジェクトを作成およびデプロイするプロセスの概要について説明します。各セクションについては、このガイドの残りの部分で詳しく説明します。各ステージに基づく以下の概要を確認してください。

1. モデルの構築

1. サンプル ドキュメントをアップロードする。
2. ドキュメントのタクソノミーを定義する - 抽出する特定のデータ ポイント (フィールド) とその関係 (フィールド グループ) を識別します。
3. タクソノミーを構築する - 抽出スキーマを設定し、抽出予測に情報を提供するための包括的な指示を入力します。
4. LLM の予測を確認する - 初期の予測を評価してモデルのパフォーマンスを判断します。
5. プロンプトを変更する - パフォーマンスの確認結果に基づいてプロンプトの指示を調整し、その影響をテストします。
6. 抽出データを検証する - 抽出データを確認または修正し、さらなる検証のための正確なグラウンド トゥルース データを収集します。

詳しくは、「モデルの構築」のセクションをご覧ください。

2. モデルの検証

1. パフォーマンスを確認する - 各モデル バージョンのパフォーマンス統計情報を確認します。
2. モデルを比較する - さまざまなモデル バージョンを、フィールド レベルのパフォーマンスを含めて評価し、意図したユース ケースに対してモデルのパフォーマンスが良好であることを確認します。
3. 必要に応じてパフォーマンスを調整し、業務の受け入れ基準を満たします。

詳しくは、「モデルの検証」のセクションをご覧ください。

3. モデルのデプロイ

1. Deploy models - Once the models achieve the desired performance level, deploy each model version for operational use and add deployment tags. Then, deploy models to make them available in Studio workflows.
2. 必要に応じて以前のモデル バージョンにロールバックします。

詳しくは、「モデルのデプロイ」のセクションをご覧ください。