AIエンジニアリング ―基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発の基礎と実践

10章AIエンジニアリングのアーキテクチャとユーザーフィードバック

本書ではここまで、基盤モデルを特定のアプリケーションに適応させるための幅広い技術について説明してきました。本章では、これらの技術をどのように組み合わせて成功するプロダクトを構築するかについて解説します。

AIエンジニアリングの技術やツールは多岐にわたるため、適切なものを選択するのは大変な作業に感じられるかもしれません。このプロセスを単純化するため、本章では段階的なアプローチを取ります。まず、基盤モデルアプリケーションの最もシンプルなアーキテクチャから始め、そのアーキテクチャの課題を浮き彫りにし、それに対処するために徐々にコンポーネントを追加していきます。

成功するアプリケーションを構築する方法については、永遠に考え続けることができますが、アプリケーションが成功しているかを知る唯一の方法は、実際にユーザーに使ってもらうことです。ユーザーフィードバックは、プロダクト開発を進める上で非常に貴重ですが、AIアプリケーションにとっては、モデルを改善するためのデータソースとして、さらに重要な役割を果たします。対話型インターフェースは、ユーザーがフィードバックを提供しやすくする一方で、開発者がそこから有益な情報を抽出することを困難にします。本章では、対話型AIにおけるさまざまな種類のフィードバックと、ユーザーエクスペリエンスを損なうことなく適切なフィードバックを収集するシステムの設計について議論します。

10.1　AIエンジニアリングアーキテクチャ

本格的なAIアーキテクチャは複雑になることがあります。このセクションでは、チームが実際の開発現場でたどるであろうプロセスに従い、最もシンプルなアーキテクチャから始めて、徐々により多くのコンポーネントを追加していきます。AIアプリケーションは多種多様ですが、多くのコンポーネントは共通しています。本書で提案するアーキテクチャは、多くの企業で検証されており、幅広いアプリケーションで汎用的に適用できますが、アプリケーションによっては当てはまらない場合もあります。 ...