ワークロード適合型アーキテクチャ
ワークロードの特性、性能要件、スケール、運用の制約に基づいてアーキテクチャとインフラを選定します。
Smaitic Labs technology expertise
Smaitic Labsは、AIエンジニアリング、ソフトウェアとプロダクトエンジニアリング、プラットフォームエンジニアリング、クラウドインフラ、DevOps、データエンジニアリング、オブザーバビリティ、セキュリティ、ソフトウェアアーキテクチャにわたる最新のテクノロジーエコシステムで活動しています。10年以上のエンジニアリング経験と50件以上のエンジニアリングプロジェクト提供実績をもとに、Smaitic Labsはワークロード、性能、スケール、セキュリティ、運用の複雑さ、コストに基づいて技術の選定と適用を支援します。Tech Stackページでは、LLM、AIエージェント、RAG、ベクトルデータベース、MLOps、フロントエンドとバックエンドフレームワーク、クラウドプラットフォーム、コンテナ、Infrastructure as Code、データベース、データプラットフォーム、DevOps、オブザーバビリティ、ID管理、セキュリティを扱います。Smaiticは特定の推奨スタックを押し付けるのではなく、各クライアントの既存技術環境に適応します。Avesha、Ohai.ai、WISP Ecosystem、Vanidya、NeuroRetailでのエンジニアリング経験があります。
Common questions
Smaitic Labsはどのような技術を扱っていますか？
Smaitic Labsは、AIと機械学習、LLMと検索・取得システム、クラウドプラットフォーム、コンテナ、Infrastructure as Code、フロントエンドとバックエンドフレームワーク、モバイルエンジニアリング、データベース、データエンジニアリング、DevOps、オブザーバビリティ、セキュリティ、アーキテクチャプラクティスを扱います。
Smaitic LabsはAIと機械学習の技術スタックを支援しますか？
はい。Smaitic Labsは、LLMアプリケーション、エージェント型AIフレームワーク、検索・取得技術、ベクトルデータベース、インデックスと検索、機械学習フレームワーク、MLOps、AIエンジニアリングプラットフォームを支援します。
Smaitic Labsは既存のクライアント技術スタックに対応できますか？
はい。Smaitic Labsは既存のクライアント技術エコシステムに統合し、アーキテクチャ、スケーラビリティ、エンジニアリング成熟度、長期的な事業目標に基づいて技術を推奨します。
Smaitic LabsのAIテクノロジースタックには何が含まれますか？
Smaitic LabsのAIテクノロジースタックには、LLM、AIエージェントフレームワーク、RAGと検索・取得システム、ベクトルデータベース、セマンティック検索、AIプラットフォーム、MLOps、モデル運用、AIインフラが含まれます。
Smaitic Labsはどのようなエンジニアリングプラクティスを提供しますか？
Smaitic Labsは、クラウドネイティブ開発、DevOps自動化、プラットフォーム信頼性、オブザーバビリティ、セキュリティ、アーキテクチャレビュー、エンジニアリング設計、テスト、品質エンジニアリングにわたる最新のプラクティスを提供します。
技術スタック
総合的な技術専門知識 AI・ソフトウェア・データ・クラウド
当社は、最新のAI、ソフトウェア、データ、クラウド、インフラ技術を網羅して対応します。既存の環境と調和しながら、ワークロード、パフォーマンス、セキュリティ、スケール、コストに最適なスタックを選定・適用します。
ワークロードとスケールに適合するアーキテクチャ設計
私たちは、単なる技術的な好みや一時的な流行ではなく、ワークロード、パフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティ、運用の複雑さ、コストに基づいてアーキテクチャとテクノロジーを選定します。すべての決定は、システムが本番環境でどのように稼働し、保守され、進化すべきかを考慮して下されます。
ワークロード駆動型アーキテクチャ
流行に左右されることなく、システムが実際にどのように動作し要求されるかに基づいてアーキテクチャとインフラを選定します。
性能とコストの経済性
スループット、リソース利用効率、スケーラビリティ、運用コストを別々に最適化するのではなく、一体として評価します。
設計段階からのセキュリティと信頼性
ID認証、アクセス制御、インフラセキュリティ、オブザーバビリティ、耐障害性、運用管理をシステム基盤に直接組み込みます。
既存エコシステムとの親和性
既存のアーキテクチャ、リポジトリ、クラウド環境、社内標準、ツール、開発手法を尊重し、スムーズに統合します。
テクノロジー専門領域
当社のエンジニアは、本番運用システムの構築、スケール、モダナイゼーション、セキュリティ確保、安定運用に必要なテクノロジーを網羅しています。以下に挙げるスタックは当社の中核的な専門技術であり、日々協業するシステムや環境とともに進化を続けています。
01 / 05
人工知能 (AI) & 機械学習
1 expertise domains
expertise.map
人工知能 (AI) & 機械学習
AIエンジニアリング、LLM、自律型エージェント & MLOps
LLM & 基盤モデル
OpenAIAnthropic ClaudeGoogle GeminiHugging Face
AIエージェント & オーケストレーション
LangChainLlamaIndexCrewAIAutoGen
RAG、ベクター検索 & セマンティック検索
RAGVector RetrievalSemantic SearchPineconepgvectorElasticsearchOpenSearch
AIプラットフォーム & MLOps
Amazon BedrockAzure OpenAIGoogle AI StudioMLflowKubeflow
AIエンジニアリング、LLM、自律型エージェント & MLOps
LLM & 基盤モデル
OpenAIAnthropic ClaudeGoogle GeminiHugging Face
AIエージェント & オーケストレーション
LangChainLlamaIndexCrewAIAutoGen
RAG、ベクター検索 & セマンティック検索
RAGVector RetrievalSemantic SearchPineconepgvectorElasticsearchOpenSearch
AIプラットフォーム & MLOps
Amazon BedrockAzure OpenAIGoogle AI StudioMLflowKubeflow
技術スタックのその先へ
エンジニアリングの意思決定が性能、信頼性、スケールを決定づける
単なる技術知識だけでは、システムが本番環境で安定して動作するかどうかは決まりません。アーキテクチャ、ワークロードの特性、インフラの経済性、セキュリティ、オブザーバビリティ、運用の要件が、テクノロジーをどのように適用すべきかを決定づけます。
性能とコストの経済性
スループット、リソース稼働率、スケーラビリティ、インフラコストを別個の課題としてではなく、包括的に評価します。
設計段階からのセキュリティと信頼性
ID管理、アクセス権限、インフラ保護、監視、耐障害性、運用統制をシステム基盤に直接組み込みます。
技術適合とスムーズな統合
既存のアーキテクチャ、クラウド環境、開発標準、ツールと調和しながら作業し、明確な技術的価値がある場合にのみ新しい技術を導入します。
