高度な能力を備えた LLM を中核にしていても、運用グレードのジェネレーティブ AI アプリでは、多くの場合、次の 3 つの主要な領域で課題が発生します。
- 品質
- コントロール
- 費用
実際には、運用環境で Gen AI アプリを実行するには、3 つの課題すべてに同時に取り組む必要があります。
生産レベルの品質を構築する
- 予測できないパフォーマンス: LLM では、不整合または予期しない結果が生成される可能性があります。 ある日動作するプロンプトは、モデルまたはコンテキストが変更された場合に、次に失敗する可能性があります。
- 応答の精度と安全性: 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。 不適切な出力 (誤認識) や有害で不快なコンテンツは、ユーザーの信頼、ブランドの評判を損なう、または規制に違反する可能性があります。
- "高品質" の定義: 多くの場合、ドメインの専門家は、出力を評価し、プロンプト ロジックを調整するために、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、非技術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
- データ漏えい: 適切なガードレールとサニタイズ手順が適用されていない場合、顧客または企業の機密データがモデル出力によって誤って漏えいする可能性があります。
- ガバナンスと所有権: 多くの組織には、SOC2 や HIPAA などのデータ ガバナンス プロトコルまたはコンプライアンス要件が既に存在します。 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に複雑になる可能性があります。
- 可観測性: Teams は、モデルの決定を監査したり、エラーをトラブルシューティングしたりするために、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いと、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、特に高度なモデルや推論モデルを使用する場合に、大規模にコストがかかる場合があります。 チームは、パフォーマンス向上による高コストを考慮する必要があります。多くの場合、品質を犠牲にせず予算内に収めるために、キャッシュや特殊なモデルルーティングを採用します。
- 開発者の時間と複雑さ: モデル推論コスト以外に、堅牢な Gen AI アプリの構築には時間がかかる場合があります。特に、レトリバー、構造化データベース、サードパーティ API などの複数のコンポーネントを組み込む場合です。 開発者の作業を最小限に抑えるためには、合理化されたワークフローと自動テストが必要です。