生成AIプラットフォームを作る

• Chip Huyenが執筆した “Building A Generative AI Platform” の韓国語訳です。

• 本記事は、さまざまな企業で構築されている生成AIプラットフォームの共通コンポーネントとそれぞれの役割、および実装方法を説明している。

• 生成AIプラットフォームは、単なるモデル呼び出しから始まり、コンテキストの拡張、ガードレールの追加、モデルルーターおよびゲートウェイの導入、キャッシュの適用、複雑なロジックとアクションの追加といったステップを経て拡張される。

• コンテキスト拡張: モデルが外部データソースや情報収集ツールにアクセスしてコンテキストを強化し、それによってモデルの信頼性と応答品質を向上させる。RAG（Retrieval-Augmented Generation）の概念、および単語ベース検索と埋め込みベース検索を活用して外部データと連携する方法を説明する。

• ガードレール追加: 機密情報の流出を防止し、生成された応答の品質を担保し、不適切な内容の応答を防ぐためにガードレールを追加する方法を扱う。

• モデルルーターとゲートウェイの追加: 複数のモデルを効率的に管理し、リクエストを適切なモデルへルーティングし、セキュリティを強化するためにモデルルーターとゲートウェイを導入する方法を説明する。

• キャッシュ適用: 繰り返しのリクエストに対してプロンプトキャッシュ、セマンティックキャッシュなどを適用して応答速度を向上し、コストを削減する方法を説明する。

• 複雑なロジックとアクション追加: 複雑なビジネスロジックとアクションを追加して、プラットフォームの機能性と応答品質を向上させる方法を説明する。

• 可視性の確保とオーケストレーション: システムの動作を監視しデバッグすることで、すべての構成要素が協調して円滑に動作するようにオーケストレーションすることの重要性を強調する。