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

申し訳ございませんが、そのような情報を提供することはできません。 #### 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 大規模言語モデル（LLM）の非構造化な性質により、LLMの実装方法について考え方や市場の変化が起こっています。LLMは会話型AIの拡張であり、入力と出力は会話形式で非構造化されており、[プロンプトエンジニアリング](https://cobusgreyling.medium.com/prompt-engineering-text-generation-large-language-models-3d90c527c6d5)の形で行われています。LLMの微調整は、生成的および予測的な側面があり、NLUには組み込みの効率性があります。LLMの微調整の目的は、より正確で簡潔な推論と回答を生み出すことです。 #### 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興アーキテクチャは、データパイプライン、埋め込みモデル、ベクトルデータベース、プレイグラウンド、オーケストレーション、API/プラグイン、およびLLMキャッシュが含まれています。LLMアプリケーションの新興アーキテクチャは、チャットボットや仮想アシスタントからデータ分析やコンテンツ生成まで、さまざまなアプリケーションでLLMのパワーを活用するよう設計されています。LLMアプリケーションの主要なアーキテクチャパターンの1つは、インコンテキストラーニングデザインパターンであり、エージェントのLLMアプリケーションアーキテクチャへの適合が重要です。将来、開発者はLLMアプリケーションの構築プロセスをさらに効率的かつ効果的にするための新しいツールや技術が登場することが期待されます。  LLMアプリケーションの新興アーキテクチャは、AIスタートアップや洗練されたテック企業が使用する最も一般的なシステム、ツール、およびデザインパターンを示しています。これらのコンポーネントは、LLMアプリケーションの記述、コード生成、トラブルシューティング、およびブレインストーミングのプロセスを容易にするために連携して動作します。 LLMアプリケーションの新興アーキテクチャは、チャットボットや仮想アシスタントからデータ分析やコンテンツ生成まで、さまざまなアプリケーションでLLMのパワーを活用するよう設計されています。LLMアプリケーションの主要なアーキテクチャパターンの1つは、インコンテキストラーニングデザインパターンです。このパターンは、LLMを微調整せずにその振る舞いを制御し、プライベートな「コンテキスト」データに基づいています。将来、開発者はLLMアプリケーションの構築プロセスをさらに効率的かつ効果的にするための新しいツールや技術が登場することが期待されます。 #### LLMアプリケーションの新しいアーキテクチャ 大規模言語モデル（LLM）を使用した新しいアーキテクチャについての調査報告では、AIスタートアップや高度なテック企業で使用されている最も一般的なシステム、ツール、および設計パターンを示すリファレンスアーキテクチャを共有しています。LLMを構築するためには多くの異なる方法があり、in-context learningがその中心的なアイデアであり、LLMアプリケーションのコンテキストデータにはテキスト文書、PDF、CSV、SQLテーブルなどが含まれます。 #### 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コンテキストデータには多様な形式のデータが含まれ、埋め込み、ベクトルデータベース、プロンプティング戦略などが重要な要素です。また、オーケストレーションフレームワークがプロンプトの連鎖の詳細を抽象化し、外部APIとのインターフェースを提供することが重要です。LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークは、アプリを立ち上げたいと考えている趣味家やスタートアップで広く使用されており、LangChainがリーダーです。 #### 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 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として、以下のリンクを参照できます： - [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](https://examplelink1.com) - [LLMアプリケーションスタックの現在のビュー](https://examplelink2.com) - [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](https://examplelink3.com) #### 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として、以下のリンクを参照できます： - [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](https://examplelink4.com) - [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](https://examplelink5.com) - [LangChainとLlamaIndexの使用事例と成功事例](https://examplelink6.com)

#### 今日のLLMアプリケーションのアーキテクチャ LLMモデルで実験し、独自のアプリケーションを構築し、未開拓の問題領域を発見できるようにしたいと考えています。GitHubのシニア機械学習研究者であるAlireza Goudarzi氏と、主任機械学習エンジニアであるAlbert Ziegler氏と話し合い、今日のLLMの新しいアーキテクチャについて議論しました。この記事では、独自のLLMアプリを構築するための5つの主要なステップ、今日のLLMアプリの新しいアーキテクチャ、そして今日から探索を始めることができる問題領域についてカバーします。 #### LLMアプリを構築する5つのステップ LLMや他の機械学習（ML）モデルを使用してソフトウェアを構築することは、通常のソフトウェアの構築とは根本的に異なります。LLMの出力は確率的であり、同じ予測可能な結果を生み出しません。 #### 今日のLLMアプリの新しいアーキテクチャ LLMアプリの新しいアーキテクチャについて始めましょう。Wi-Fiが切れた日にワールドカップ観戦パーティーを開く予定だった友人のデイブの例と、上記の図を使用して、LLMアプリのユーザーフローを説明し、それを構築するために必要なツールを紹介します。 詳細な情報は元の記事をご覧ください。 ## section LLMsを使用したAIアプリケーションのセキュリティに関する調査報告 はじめに、summaryをコピーして、解説を始めなさい。 LLMsを使用したAIアプリケーションのセキュリティに関する調査報告によると、LLMsを使用したAIアプリケーションのセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスの管理に関するガイダンスが提供されています。この報告では、リスク管理戦略の設計についての3つのガイド付きステップが提供され、LLMsの実装、展開、使用から生じる脆弱性、脅威、リスクに焦点を当てています。 次に、discussionをコピーして、分析や考察を提供しなさい。 LLMsを使用したAIアプリケーションのセキュリティに関する調査報告によると、AIおよび機械学習（ML）エンジニア、データサイエンティスト、ソリューションアーキテクト、セキュリティチームなどが、LLMsを使用した生成的AIアプリケーションの開発の文脈で、セキュリティのベストプラクティスを適用し、コアセキュリティとプライバシーのベストプラクティスを理解することを目指しています。また、LLMsの実装、展開、使用から生じる脆弱性、脅威、リスクに焦点を当て、セキュリティを考慮した革新を始めるためのガイダンスを提供しています。 最後に、selected_search_resultsの情報に基づき、包括的で有益な情報をできるだけ多く提供しなさい。 #### 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。 以上の情報に基づき、LLMsを使用したAIアプリケーションのセキュリティに関する調査報告には、具体的なガイダンスや実装方法、潜在的なリスクに焦点を当てた包括的な情報が提供されています。また、LLMsの統合によるAI技術の進化についての調査報告では、知識グラフやデータベースの活用、深層強化学習、マルチモーダル入力統合、カスタマイズされたファインチューニング、倫理的AIフレームワークなど、LLMsの統合による様々な可能性が探求されています。 #### 大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの開発方法 [Large language models (LLMs)](https://builtin.com/data-science/beginners-guide-language-models)は、2022年11月にOpenAIの[ChatGPT](https://builtin.com/artificial-intelligence/what-is-chatgpt) 3.5がリリースされて以来、大きな話題を呼んでいます。最初のユーザーがチャットインターフェースとやり取りした後、この技術コミュニティでの関心が高まりました。特にソフトウェア業界やLLM [API](https://builtin.com/software-engineering-perspectives/api)への組み込み方法について。 LLM APIは、開発者が自然言語処理をアプリに統合できるようにするアプリケーションインターフェースです。人間と機械のやり取りや機械同士のやり取りを扱うアプリに適用できます。開発者は、通常、最初に人間と機械のインターフェース（HMI）向けに設計されたインターフェースを機械同士のインターフェース（MMI）向けに再利用しようとします。しかし、この移行は常にスムーズなものではありません。 #### 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 私はLLM APIを使用したアプリの構築経験を活かして、これら2つのインターフェースに直面する課題とその克服方法について説明します。 #### 人間と機械のやり取り（HMI）の構築 私は、契約書の内容について問い合わせや推論ができるLLMアプリを開発しました。これは、すべてのLLM APIがチャットインターフェース向けに設計されているため、比較的簡単に構築できます。このアプリは、契約書の内容と質問をプロンプトテンプレートに入力し、LLM APIに出力をユーザーに提供し、プロンプトの履歴を保持し、次の質問にフィードバックします。 #### 幻覚を防ぐ方法 LLMにおける[幻覚](https://builtin.com/artificial-intelligence/ai-hallucination)とは、モデルの出力が正しくない、無意味である、または実際には存在しない場合を指します。特にモデルに提示された質問が客観的な真実に関する場合や、モデルがそのような主張をしている場合に幻覚が発生します。LLM APIに真実の情報源として契約書を提供しても、時々幻覚が発生します。特に、質問が契約書の一部について推論しようとする場合に起こります。これは、明確な解決策がないLLM研究の未解決の問題ですが、すべてのLLM APIには出力のランダム性を制御する可変温度パラメータがあります。温度を下げると、出力はより決定論的になります。これは、このアプリのように真実の情報源があるアプリケーションを構築する際に役立ちます。また、LLMモデルに自動的に[連続したプロンプト](https://builtin.com/artificial-intelligence/prompt-engineering)を行い、答えの出所を引用するように求めることで、幻覚の発生頻度が通常低下します。 #### コンテキストサイズの対処方法 LLM APIとのやり取りで送受信できる単語数は限られており、制限はトークンで測定されます。ChatGPT 3.5では4,000トークン、ChatGPT 4では32,000トークン、Anthropic’s Claude 2では最大100,000トークンとなっています。[pinecone](https://www.pinecone.io/)のようなベクトルデータベースを利用することは、LLM APIとのインターフェースで一般的に関連するトークン制限をナビゲートするための戦略的なアプローチです。これらのデータベースは、複雑なテキスト情報を効率的にカプセル化した数値ベクトル形式でデータを保存します。LLMにクエリを行う前に、ベクトルデータベース内で選択プロセスを実行し、タスクに最も関連するデータを特定します。これにより、関連するベクトルのみがLLMに渡され、トークンの使用量が最小限に抑えられ、LLMの計算リソースが適切に消費されることが保証されます。 #### 機械同士のやり取りLLMアプリケーションの構築 自然言語の指示に基づいてウェブサイトのE2Eテストを生成および維持するシステムを開発しました。自然言語をコードに変換することはLLM APIの主な機能の1つであり、それには比較的優れています。難しい部分は、常に前述のコンテキストサイズ制限に対応するウェブページコードを渡しており、またLLM APIからコードを取得して出力を検証する点です。 #### 繰り返し不可能な任意の出力に対処する方法 MMIに固有の主な課題は、会話形式の人間向け出力を機械が消費するためのAPI出力を扱うことです。この課題の最初の部分は、出力が非決定的であるため、アプリとプロンプトの統合をテストすることが難しいことです。LLMを特定の形式に制限することは非常に難しいです。OpenAIの関数とLangChainのシナジーは、LLMの任意の出力と一貫性のないフォーマットに関連する問題に対処するための堅牢なソリューションを提供し、LLMの洗練された、しかし高度に適応可能な性質をナビゲートする際に発生する課題に対処します。 #### LLMアプリケーションの将来 LLM APIをアプリに組み込む冒険は、難しいこととワクワクすることの両方です。新しい方法やフレームワークに飛び込んでいくことで、機械同士や私たちと機械との会話をよりスムーズにすることができます。LLMを[エッジコンピューティング](https://builtin.com/cloud-computing/what-is-edge-computing)などの新しいテクノロジーと組み合わせることで、LLMを活用したアプリのパワーを向上させる準備が整っています。また、LLMが向上するにつれて、LLMをアプリに組み込むことの曖昧な部分が解消され、全体としては頭痛の種が少なくなります。そして、将来的にAPIインターフェースがよりスマートになると、LLMをアプリに組み込むことが簡単になり、これが大いに役立ちます。

#### LLMアプリケーションの新しいアーキテクチャ Forbes Advisorの調査によると、600人以上のビジネスオーナーがAIをビジネスモデルに使用するか計画していることをご存知ですか？ChatGPTの登場以降、Generative AIの成長は急速に拡大しました。世界中の企業が、内部の生産性を向上させたり、製品/サービスをアップグレードしたり、顧客体験を向上させるためにAIを統合するトレンドに乗り出しました。AIを実装するとは、ビジネスモデルや製品アーキテクチャにLLMを統合して、望ましい結果を得ることを指します。 #### 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 LLMアプリケーションのアーキテクチャには、In-Context LearningとLangChainを使用した新しいアーキテクチャがあります。In-Context Learningは、プロンプトでモデルに提供されるタスクのデモンストレーションを使用して、LLMの振る舞いを制御する方法です。このアーキテクチャは、微調整を上回るパフォーマンスを発揮し、AIアプリケーションの開発を簡素化します。 #### AIの実装に関する情報 Forbes Advisorの調査によると、600人以上のビジネスオーナーがAIをビジネスモデルに使用するか計画していることがわかりました。AIの実装には、プロセスの合理化や自動化、コスト削減、効率と生産性の向上、顧客サポートチームの強化、ITチームの管理、サイバーセキュリティ、不正検出などが含まれます。 #### In-Context Learningの方法 In-Context Learningは、タスクのデモンストレーションがプロンプトでモデルに提供されるプロンプトエンジニアリングの方法です。これにより、モデルのパラメータを変更せずに、プライベートなコンテキストデータに対する賢いプロンプトを使用して、LLMの振る舞いを制御することができます。 #### LLMアプリケーションのアーキテクチャ LLMはGenerative AIの中核であり、LLMの魂はトレーニングに使用されるデータセットにあります。特定のLLMは、トレーニングに使用されるデータとトレーニング技術に基づいて機能します。そのため、アプリケーションで事前トレーニングされたモデルを使用する場合、まずLLMを形作る必要があります。 #### In-Context Learningのワークフロー In-Context Learningのワークフローは、データの前処理と埋め込み、プロンプトの作成と取得、プロンプトの実行と推論の3つの主要な段階に分かれています。この方法は、LLMアプリケーションの統合プロセスを簡素化し、経験豊富な機械学習チームが行うことを行う必要はなく、わずかなデータエンジニアの助けで簡単に行うことができます。 #### AI統合の加速：LLMオーケストレーションの役割 人工知能（AI）の急速な進化、特に[生成AI](https://www.teneo.ai/platform/generative-ai)（GenAI）の領域で、新しい技術革新がもたらされています。企業は、技術スタック、プロジェクト、ガバナンスフレームワークを含む包括的な生成AIインフラの構築にますます焦点を当てています。この急ぎの中でしばしば見落とされる重要な側面は、大規模言語モデル（LLM）のオーケストレーションです。この記事では、LLMオーケストレーションの重要性、企業環境での課題、CIOやITディレクターのための戦略的手順について掘り下げます。 LLMオーケストレーションの複雑さのマスタリング 自動化におけるオーケストレーションは、航空機のディスパッチャーの役割と同様に、効率的な運用にとって重要です。LLMが高度な複雑さをもたらすため、それらをオーケストレートすることは、一貫した管理と広範なAIネットワークへのシームレスな統合を確保するために重要です。効果的なLLMオーケストレーションには、GPT、Claude、Gemini、AnthropicなどのLLMを企業のデータ資産と統合することが含まれます。それらは会話の文脈を保持し、複雑な操作のために複数のモデルをリンクし、複雑なタスクの実行のためのプロキシとして機能します。 成功した企業AI統合の基盤 LLMオーケストレーションは、基盤モデルが企業インフラ内で価値を追加するための統合レイヤーとして機能します。以下が重要です： - 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。 AIのための統合接着剤：LLMオーケストレーションレイヤー 企業が効果的なLLMオーケストレーションを実装する際には、いくつかの課題が立ちはだかります： - 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。 統合接着剤：LLMオーケストレーションレイヤー よく設計されたオーケストレーションフレームワークは、「統合接着剤」として機能し、シナジスティックな機能のためにAIテクノロジーを組み合わせます。ユーザー向けとバックエンドシステムとのシームレスな接続が必要であり、データの取得、クエリの形成、ユーザー認証、データの会話形式への変換などの責任があります。 効果的なLLMオーケストレーションの戦略 - 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。 行動の必要性と変革の約束 LLMオーケストレーションは、技術的な必要性から戦略的な要石へと変わりつつあります。LLMオーケストレーションと積極的な関与は、操作の効率性とイノベーションだけでなく、市場での競争上の優位性を約束します。これらの先進的なオーケストレーションレイヤーを断固として統合することは、組織の将来だけでなく、産業や経済の広い景色を形作るために不可欠です。