生成AIやLLM（大規模言語モデル）という言葉を耳にする機会が増えてきました。LLMは、高度な自然言語処理の課題を解決し、対話、文章生成、翻訳、文章の解析などさまざまなタスクをこなす能力を持っています。そのユースケースの代表例が、OpenAI社のChatGPTであり、我々の日常生活からビジネスシーンに至るまで、あらゆる分野での活用が急速に進んでいます。
一方で、LLMを活用したアプリケーションの運用や監視にはまだまだ課題があると感じています。 たとえば、LLMが我々の意図した出力を最終的に生成しなかった場合にそれをどのように最適化していくか、回答生成までの時間が長かった場合にどのように短くし、ユーザーにストレスなく使ってもらうかなどはLLMを活用したアプリケーションの継続的な品質担保とは切っても切り離せない問題です。ここで重要な役割を果たすのがオブザーバビリティです。
オブザーバビリティを高めることにより、内部状態や振る舞いを理解し、課題の解決に役立てることができます。また、本書はLLMとオブザーバビリティに焦点を当て、LLMを活用したアプリケーションをより効果的かつ信頼性高く運用するためのアプローチについて解説します。
本書がLLMを活用したアプリケーションのオブザーバビリティについて学ぶ一助となり、LLMアプリケーションの構築、運用に少しでも役立てば幸いです。
それでは、一緒に「LLM オブザーバビリティ」の世界に旅立ちましょう！
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