生成AIデザインパターン

第1章 導入部

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

GenAIはとてもパワフルで使いやすいので、技術者でないユーザでもGenAIの上に非常に魅力的なアプリケーションを簡単にプロトタイピングすることができる。しかし、そのようなGenAIのプロトタイピングを本番に持ち込むのは難しい。なぜなら、GenAIのモデルは信頼できないからである-ハルシネーションしたり、同じ入力に対して異なる答えを返したり、トレーニングの仕方によって驚くような制限があったりする。本書のアプリケーションの設計パターンは、GenAIモデルの上に本番アプリケーションを構築する際に遭遇する可能性が高い、これらの問題やその他の繰り返し発生する問題に対するベストプラクティスと解決策をまとめたものである。

GenAIデザインパターン

デザインパターンとは、ソフトウェア工学において、 、ソフトウェアの設計や開発中に発生する一般的な問題に対する実証済みの解決策である。デザインパターンは、ソフトウェア開発者の集合的な体験を通じて、時間をかけて進化してきた標準化されたベストプラクティスを表している。デザインパターンが重要なのは、開発者が効率的にコミュニケーションするための共通の語彙を確立し、ソフトウェアの品質、保守性、スケーラビリティを向上させるのに役立つからである。

デザインパターンの概念は、著書『A Pattern Language』（Oxford University Press、1977年）でアーキテクチャにおけるパターンを紹介したアーキテクト、クリストファー・アレクサンダーの仕事（ ）に大きな影響を受けている。デザインパターンは、『デザイン・パターン』（Design Patterns）という本が出版されたことで、ソフトウェア工学において大きな注目を集めるようになった：エーリッヒ・ガンマ、リチャード・ヘルム、ラルフ・ジョンソン、ジョン・ヴリサイドによる「デザインパターン：再利用可能なオブジェクト指向ソフトウェアの要素」（Addison-Wesley社）が出版され、ソフトウェア工学において大きな注目を集めるようになった。それ以来、デザインパターンは、Javaエンタープライズアプリケーションや MLなど、他のソフトウェアエンジニアリングのドメイン用にカタログ化されてきた。

今日、AI製品を構築する際、 、開発者は、アプリケーション固有のデータでゼロからトレーニングする必要があるカスタムMLモデルを構築するよりも、アプリケーションに依存しない大規模データセットでトレーニングされた基盤モデルGenAIモデル（GPT-4、Gemini、Claude、Llama、DeepSeek、Qwen、Mistralなど）を利用することが多くなっている。本書では、、Chip Huyenの『AI Engineering』（O'Reilly）に倣って、基盤モデルの上に構築するこのアプローチをAIエンジニアリングと呼び、このアプローチの実践者をAIエンジニアと呼ぶことにする。

AIエンジニアリングには、自然言語処理（NLP）、テキスト生成、コード説明、画像理解、ビデオ合成など、コンテンツ生成、AIアシスタント、ワークフロー自動化、ロボット工学などのユースケースを強化する幅広いアプリケーションがある。

AIエンジニアとして、、プロンプトとして知られる適切なテキスト入力をモデルに送ることで、アプリケーションに必要なコンテンツを直接生成するよう基盤モデルに求めることができる。生成されたコンテンツは、あなたが望むスタイルと一致しなかったり、モデルが知らない企業知識が欠けていたり、特定の機能が欠けていたりする。本書では、GenAIの基盤モデルの上にアプリケーションを構築するコンテキストで発生する、このような問題に対する実績のある解決策をバリエーション豊富に紹介している。 ...