生成AIアプリの構築における主な課題
非常に有能な LLM を中核に据えていても、本番運用グレードの生成AI アプリは、主に次の 3 つの領域で課題に直面することがよくあります。
- 品質
- コントロール
- コスト
実際には、チームは 3 つの課題すべてに同時に取り組む必要があります。これにより、 AI の Gen アプリを本番運用で実行できます。
本番運用レベルの品質の構築
- 予測不可能なパフォーマンス: LLM は、一貫性のない結果や予期しない結果を生成する可能性があります。ある日は機能したプロンプトが、モデルやコンテキストが変更されると、次の日には失敗する可能性があります。
- 応答精度と安全性: 開発者は、応答が正しく、安全であることを確認する必要があります。誤った出力(幻覚)や有害で不快なコンテンツは、ユーザーの信頼やブランドの評判を損なったり、規制に違反したりする可能性があります。
- 「高品質」の定義: ドメインの専門家は、多くの場合、出力を評価し、プロンプトロジックを洗練するために、専門知識を提供する必要があります。このコラボレーションには、技術に詳しくない関係者が使用できるツールが必要です。
データとモデルの制御
- データ漏洩: 機密性の高い顧客データや企業データは、適切なガードレールやサニタイズ手順が実施されていないと、モデル出力を通じて誤って漏洩する可能性があります。
- ガバナンスとオーナーシップ: 多くの組織には、SOC2 や HIPPA などのデータガバナンス プロトコルやコンプライアンス要件がすでにあります。 これらのフレームワークへのLLMの統合は、特にモデルが外部でホストされている場合、複雑になる可能性があります。
- オブザーバビリティ: チームは、モデルの決定を監査したり、エラーのトラブルシューティングを行ったりするために、アプリケーション内のすべての要求、応答、および中間アクションを追跡する必要があります。堅牢なログ記録とトレースがなければ、コンプライアンスや根本原因の問題を維持することは困難です。
大規模なコスト
- コストと品質: LLMベースのソリューションは、特により高度なモデルや推論モデルを使用する場合、大規模になると高価になる可能性があります。チームは、高いコストとパフォーマンスの向上を比較検討する必要があり、多くの場合、キャッシングや特殊なモデルルーティングを使用して、品質を犠牲にすることなく予算内に収める必要があります。
- 開発者の時間と複雑さ: モデル推論のコストだけでなく、堅牢なジェネレーション AI アプリの構築は、特にレトリーバー、構造化データベース、サードパーティの APIsなどの複数のコンポーネントを組み込む場合、時間がかかる場合があります。 開発者の労力を最小限に抑えるには、ワークフローの合理化とテストの自動化が必要です。