機械学習モデルベースのルーティング(MLMR)

機械学習モデルベースのルーティング: 概要

ラベル付きデータでファインチューニングされた識別モデル(分類器)を用いてルーティング判断を行う専門的なルーティング手法。ルーティングのロジックをプロンプトではなくモデルの重みに直接エンコードすることで、決定論的で説明可能なルーティング判断を必要とする大量処理のエージェント型 AI システム向けに、10 ミリ秒未満の推論を可能にする。

• •Supervised fine-tuning on domain-specific routing data
• •Ultra-low latency inference (<10ms) without generation
• •Routing logic encoded in model parameters
• •Confidence scores and calibrated probabilities
• •Synthetic data augmentation via LLMs
• •Model drift detection and retraining triggers
• •Explainable routing decisions via attention weights
• •Integration with MLOps pipelines for continuous improvement