生成AI/LLMを用いたアプリケーションのアーキテクチャについての調査報告

新興の大規模言語モデル（LLM）アプリケーションアーキテクチャ

LLMアプリケーションの新興アーキテクチャ

LLMアプリケーションの新しいアーキテクチャ

LLMアプリケーションのコンテキストデータとオーケストレーションフレームワーク

LLMアプリケーションの新しいアーキテクチャに関する追加情報

• AIスタートアップとテック企業によるリファレンスアーキテクチャの共有
• LLMアプリケーションスタックの現在のビュー
• LLMアプリケーションの構築方法に関する多様なアプローチ

LLMアプリケーションのコンテキストデータとオーケストレーションフレームワークに関する追加情報

• LLMアプリケーションのコンテキストデータに含まれる多様な形式のデータ
• オーケストレーションフレームワークの重要性と具体的な利用例
• LangChainとLlamaIndexの使用事例と成功事例

今日のLLMアプリケーションのアーキテクチャ

LLMアプリを構築する5つのステップ

今日のLLMアプリの新しいアーキテクチャ

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Architect defense-in-depth security for generative AI applications using the OWASP Top 10 for LLMs

• Generative AI applications built around large language models (LLMs) have the potential to create economic value for businesses. However, many customers are looking for guidance on how to manage security, privacy, and compliance as they develop generative AI applications.
• This post aims to empower AI and machine learning (ML) engineers, data scientists, solutions architects, security teams, and other stakeholders to apply security best practices and understand core security and privacy best practices in the context of developing generative AI applications using LLMs.
• The post provides three guided steps to architect risk management strategies while developing generative AI applications using LLMs. It delves into the vulnerabilities, threats, and risks that arise from the implementation, deployment, and use of LLM solutions, and provides guidance on how to start innovating with security in mind.

LLM Integration with Advanced AI Technologies

• 近年、大規模言語モデル（LLMs）の統合は、人工知能の分野を席巻し、自然言語の理解と生成において顕著な突破を達成しています。これらのモデルは、GPT-3など、テキスト生成やチャットボットから言語翻訳、コンテンツの推奨まで、さまざまなアプリケーションでその潜在能力を示しています。
• LLMの統合により、知識グラフとデータベースを活用することで、モデルの世界の理解を豊かにする貴重なリソースとなります。医療診断チャットボットなどでLLMを使用する場合、医療知識グラフに接続することで、疾患、症状、治療、薬物相互作用についての最新情報にアクセスできます。
• 深層強化学習（DRL）は、LLMに適用されると、その振る舞いと適応性を大幅に向上させることができます。例えば、ソーシャルメディアプラットフォームがLLMの統合を利用してユーザー生成コンテンツをモデレートする場合、DRLを実装することで、コンテンツの適切なフィルタリングに成功すると報酬を得ることができます。
• LLMの統合によるマルチモーダル入力統合は、テキストと視覚情報を組み合わせて理解と生成能力を向上させることができます。これにより、画像の説明、ビジュアルな質問に対する回答、コンテンツの推奨など、さまざまな可能性が生まれます。
• カスタマイズされたファインチューニングは、事前にトレーニングされたLLMを特定のタスクやドメインで優れたものにすることができます。医療診断、法的調査、金融分析など、さまざまな分野で活用されます。
• 倫理的AIフレームワークは、責任あるAIの開発と展開のための指針となります。バイアスの緩和、透明性、責任、公平性、プライバシーなど、さまざまな側面での適用があります。

大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの開発方法

LLMアプリケーションの開発方法に関する課題とその克服方法

人間と機械のやり取り（HMI）の構築

幻覚を防ぐ方法

コンテキストサイズの対処方法

機械同士のやり取りLLMアプリケーションの構築

繰り返し不可能な任意の出力に対処する方法

LLMアプリケーションの将来

LLMアプリケーションの新しいアーキテクチャ

In-Context LearningとLangChainを使用したLLMアプリケーションの新しいアーキテクチャ

AIの実装に関する情報

In-Context Learningの方法

LLMアプリケーションのアーキテクチャ

In-Context Learningのワークフロー

AI統合の加速：LLMオーケストレーションの役割

• 企業データやアプリケーションとのLLMの統合
• 状態を保持した会話の維持
• 複雑な操作のオーケストレーション
• ユーザーの代わりに高度な戦略の実行 このオーケストレーションレイヤーは、企業内でAIの能力の継続的な学習と向上のために基本的です。

• データセキュリティとプライバシー：オーケストレーションされたシステム内でのデータ保護の確保
• スケーラビリティ：企業とともに成長するフレームワークの設計
• 複雑さ：異なるニーズや学習モデルを持つ多様なLLMの管理 これらの課題は、戦略的な計画と慎重な実装を必要とします。

• ベンダーとツールの選択：企業の目標に合致し、カスタマイズ、堅牢なセキュリティを提供し、既存の技術スタックとよく統合するベンダーやツールを選択します。
• アーキテクチャの開発：スケーラブルで安全で効率的なインフラの開発。データ統合、セキュリティレイヤー、監視ダッシュボードなどのコンポーネントがあります。
• スケーラビリティと柔軟性：オーケストレーションレイヤーがLLM間を切り替え、動的リソース割り当て、バージョン管理、リアルタイムモニタリング、データの分割、効率的なクエリの最適化ができることを確認します。
• 人材の獲得：LLM科学とLLMに対するAPIコーディングに習熟した人材を雇用または育成します。