September 2025
Intermediate to advanced
296 pages
4h 30m
Japanese
「9章 AIアプリケーションのデプロイ」では、AIアプリケーションを本番環境としてLangGraph Platformにデプロイしてホストし、デバッグする方法を学んだ。
アプリケーションはユーザーの入力に反応し、複雑なタスクを実行できるが、その基盤となるLLMは決定論的ではなく、またハルシネーションを起こしやすい。前章で触れたように、LLMはプロンプトやユーザー入力のフォーマット、取得したコンテキストなどさまざまな要因により、不正確または古い情報を生成する可能性がある。さらに危険や誤解を招くようなLLMの出力は、企業のブランドや顧客のロイヤリティを大きく損なうリスクも伴う。
このハルシネーションの傾向と闘うためには、LLMアプリケーションのパフォーマンスをテスト、評価、モニタリングし、継続的に改善できる効率的なシステムを構築する必要がある。この堅牢なテストプロセスにより、アプリケーションが本番運用に入る前後に、AIに関する問題を迅速にデバッグし、修正できる。
本章では、LLMアプリケーションにおける開発のライフサイクルの主要なフェーズで反復的なテストシステムを構築し、アプリケーションの高いパフォーマンスを維持する方法を学ぶ。
テストシステムを構築する前に、LLMアプリケーションの開発の3つの重要なフェーズにおいて、テストがどのように適用できるかを簡単に確認しておこう。
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