生成AIプラットフォームの構築

本記事は、企業が生成AIアプリケーションをどのようにデプロイしているかを調査した結果、多くのプラットフォームに共通するコンポーネントを概説します。最もシンプルなアーキテクチャから始め、ニーズに応じてコンポーネントを徐々に追加していきます。

ステップ1：コンテキストの拡張 プラットフォームの最初の拡張は、システムが各クエリに必要な情報を補完するメカニズムを追加することです。これをコンテキスト構築と呼びます。最もよく知られたパターンはRAG（検索拡張生成）で、生成器（言語モデル）と検索器（外部ソースから関連情報を取得）から構成されます。検索には用語ベース（BM25、Elasticsearchなど）と埋め込みベース（ベクトル検索、FAISSなど）の2つの主要アプローチがあり、本番システムではこれらを組み合わせたハイブリッド検索が一般的です。また、テーブルデータにはText-to-SQL、Web検索にはAgentic RAGが使用されます。クエリ書き換えは検索精度を高めるために重要で、通常は別のAIモデルが担当します。

ステップ2：ガードレールの導入 ガードレールはAIリスクを低減し、ユーザーと開発者を保護します。入力ガードレールは主に機密情報の漏洩とモデルのジェイルブレイクを防ぎます。出力ガードレールは生成品質を評価し、空応答、フォーマットエラー、有害コンテンツ、ハルシネーション、機密情報漏洩などの障害モードに対処します。障害管理には再試行ロジック、並列呼び出し、人間によるエスカレーションが含まれます。ガードレールは信頼性とレイテンシのトレードオフがあり、セルフホストとサードパーティAPIの選択も考慮する必要があります。

ステップ3：モデルルーターとゲートウェイの追加 アプリケーションが複雑になり複数のモデルを扱う場合、ルーターとゲートウェイが役立ちます。ルーターは意図分類器を使用してクエリを適切なモデルに振り分け、専門化とコスト削減を実現します。モデルゲートウェイはすべてのモデルへの統一インターフェースを提供し、アクセス制御、コスト管理、負荷分散、障害回避を実現します。Portkey、MLflow AI Gatewayなどの既製のゲートウェイが多数存在します。

ステップ4：キャッシュによるレイテンシ削減 キャッシュは最も過小評価されがちなコンポーネントです。プロンプトキャッシュは重複するテキストセグメント（システムプロンプトなど）を再利用し、処理量を大幅に削減します。完全一致キャッシュは処理済みの結果を保存し、再計算を回避します。意味的キャッシュは類似クエリの結果を再利用しますが、高品質な埋め込みと適切な類似度しきい値が必要で、リスクも伴います。キャッシュはベクトル検索や推論サービスなど様々なコンポーネントで実装可能です。

ステップ5：複雑なロジックと書き込みアクションの追加 アプリケーションフローはループや条件分岐を含む複雑なものになり得ます。モデルの出力を自身にフィードバックして反復的に計画を洗練することができます（例：旅行日程の計画）。書き込みアクション（メール送信、データベース更新など）はシステムの能力を大幅に向上させますが、プロンプトインジェクションなどのセキュリティリスクに注意する必要があります。能力と安全性のバランスが重要です。

可観測性とオーケストレーション 可観測性はプロジェクトの初期から統合すべきであり、メトリクス、ログ、トレースの3本柱から構成されます。システムメトリクスとモデルメトリクス（レイテンシ、トークン数、エラー率など）を追跡し、ログはすべてを記録し、トレースはリクエストの完全な実行経路を可視化します。オーケストレーションツール（LangChain、LlamaIndexなど）はコンポーネントの定義と連鎖を支援しますが、初期段階ではツールに頼りすぎず、シンプルに始めることが推奨されます。

この記事では基本アーキテクチャから始め、アプリケーションの複雑性に応じてコンポーネントを追加してきました。各追加には利点と課題があり、慎重な検討が必要です。詳細なトピック（モデル評価、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニングなど）は、著者の近著『AI Engineering』でさらに深く掘り下げられます。