Zilliz CloudによるLLM拡張アプリの構築
ここ数ヶ月の間に、2022年11月にGPT-3.5が、2023年3月にGPT-4がリリースされ、ユーザーのデータやアプリケーションとの接し方に激震が走りました。ChatGPT](https://zilliz.com/learn/ChatGPT-Vector-Database-Prompt-as-code)の変革的なパワーは、単にテキストを生成する能力だけでなく、その驚異的な理解力と文脈への適応性にあります。より自然で直感的なコミュニケーション・インターフェイスを提供し、人間と機械の間に親密なつながりを築き、困難な作業を楽な対話のやりとりに変える。このラージ・ランゲージ・モデル（LLM）の急成長する領域は、ソフトウェア・アプリケーションに対する私たちの期待や要望を変え、アプリケーションが使用され、対話される未来へと開発者を押し進めている。
アプリケーションにおけるLLMの現在の課題
その可能性にもかかわらず、開発者はChatGPTのようなLLMをアプリケーションに実装する際、LLMがもたらす課題に取り組まなければなりません。
第一に、LLMは主に一般に公開されているデータで学習されるため、ドメイン固有、独自、またはプライベートな情報のニュアンスやコンテキストが必要になることがあります。このようなプライベートなデータへのアクセスの欠如は、一部の専門的な業界やアプリケーションに合わせたソリューションや応答を提供するモデルの能力を妨げます。
2つ目の課題は、幻覚と呼ばれるものである。この用語は、不完全または不正確なデータに基づいて回答を生成するLLMの傾向を指す。LLMは訓練されたデータのみに基づいて回答を作成するため、より多くの情報が必要な場合に、誤解を招いたり、不正確であったり、完全に捏造された回答を作成したりすることがある。
さらに、LLMは最新情報の維持に苦労することもある。学習データはすぐに古くなることが多く、これらのモデルの再トレーニングには、GPT-3のようなモデルで140万ドルという多額のコストがかかるため、知識ベースは定期的に更新されません。この制限により、古い情報を回答してしまう可能性がある。
パフォーマンスの観点からは、LLMをアプリケーションに使用することはコストと時間がかかる。LLMはトークンベースの課金システムで動作しており、Chat GPTのようなLLMはクエリで使用されるトークンごとに課金される。特に、大量の問い合わせや繰り返しの質問に対応する場合、コストはすぐにかさみます。さらに、利用がピークに達する時間帯にはパフォーマンスの問題が発生し、イライラするような遅れが生じることもある。 さらに、LLMはクエリプロンプトのトークン数にハードキャップを設けており、インタラクションの複雑さと長さを制限しています。例えば、ChatGPT-3のトークン数の上限は4,096ですが、GPT-4のトークン数の上限は8,192です。
最後に、LLMが使用する事前学習データは不変です。現在、このようなデータをトレーニング後に修正、訂正、削除する方法が必要なため、トレーニング段階で含まれる不正確な情報や古い情報は持続します。
LLMを活用したアプリケーションの世界にさらに踏み込むには、これらの課題に対処することが極めて重要です。Zilliz Cloud](https://zilliz.com/cloud)やGPTCacheのような革新的なソリューションが活躍するのは、この課題を克服するためです。
Zilliz CloudとGPTCacheによるLLMアプリの拡張
ChatGPTのような大規模LLMの可能性をアプリケーションでフルに活用するには、上述したように、精度、情報の適時性、コスト効率、パフォーマンスにおける重要な課題を克服する必要があります。Zilliz CloudやGPTCacheのような革新的なソリューションは、このような課題に対する強固な回答を提供します。
正確性と適時性の向上
Zilliz Cloudは、LLMが生成する回答の精度を大幅に向上させ、知識ベースを常に最新の状態に保つ、革新的なソリューションを提供します。
Zilliz Cloudは、開発者や企業がLLMの外部にドメイン固有の最新かつ機密のプライベートデータを安全に保存できるようにすることで、回答の正確性と関連性を保証します。ユーザーが質問を投げかけると、LLMアプリケーションは埋め込みモデルを使用して質問をベクトルに変換します。その後、Zilliz Cloudは類似性検索を実行し、クエリに関連するトップkの結果を提供します。これらの結果と元の質問は、LLMがより正確な応答を生成するための包括的なコンテキストを形成します。このアプローチは、LLMが不十分なデータや古いデータのために間違った情報や捏造された情報を生成する可能性のある幻覚問題を軽減します。
Zillizクラウドの検索拡張生成の仕組み](https://assets.zilliz.com/How_Zilliz_Cloud_works_for_Retrieval_Augmented_Generation_ba1c0fdbb0.jpeg)
さらに、Zilliz Cloudの統合により、知識ベースの定期的な更新が可能になり、LLMは常に最新かつ正確な情報にアクセスできるようになります。この機能は、LLMが古いデータでトレーニングされるという問題に対処し、最新の洞察を反映した回答をユーザーに提供します。
コスト効率とパフォーマンスの最大化
Zilliz CloudとGPTCacheを組み合わせることで、運用コストを削減し、LLMアプリのパフォーマンスを向上させるエコシステムを構築します。
GPTCacheは、LLMのレスポンスを保存するオープンソースのセマンティックキャッシュです。この保存機能は、繰り返しや類似のクエリを処理する際に特に有益で、特にピーク時の使用において、コスト増加やレスポンス低下につながる不要なLLMの起動を削減します。 このエコシステムでユーザが質問を投げかけると、Zilliz CloudはまずGPTCacheに既存の応答がないかチェックします。Zilliz Cloudが回答を見つけたら、素早くユーザーに返します。Zilliz Cloudは、結果が見つからなかった場合、LLMにクエリを送信してレスポンスを求める。この応答は、将来使用するためにGPTCacheに保存され、リソースの利用を最適化します。
Zilliz CloudとGPTCacheの仕組み](https://assets.zilliz.com/How_Zilliz_Cloud_and_GPT_Cache_work_e9fc721002.png)
Zilliz CloudとGPTCacheは連携することで、アプリケーションにLLMを実装する際の課題を克服する強力なソリューションを提供します。この相乗効果により、AIアプリケーションがより正確で、タイムリーで、コスト効率が高く、パフォーマンスの高いレスポンスを生成できる環境を構築し、ユーザーエクスペリエンスとインタラクションを大幅に改善します。
LLMsアプリケーションを構築するためにCVPスタックを使い始める
LLMアプリケーションを強化するためにZilliz CloudとGPTCacheが提供する堅牢なソリューションを検討した次のステップは、これらのツールをどのように適用し、独自のアプリケーションを構築し始めるかを検討することです。AI技術におけるエキサイティングな開発、CVP Stack (ChatGPT/LLMs + ベクターデータベース + prompt-as-code)は、この目標を達成するための強固なフレームワークを提示します。次のセクションで、これをさらに掘り下げてみよう。
この分野の初心者のために、OSS Chat は、強力なCVPスタックの優れたショーケースである。OSS ChatはAIチャットボットで、GitHubなどのソースから得られた根拠のある情報を使って、人気のあるオープンソースソフトウェアに関する質問に答える。OSS Chat は、オープンソースの CVP スタックである Retrieval Augmented Generation (RAG) の Akcio で構築されています。情報検索ロジックはAckioで表現され、GitHubのリポジトリやドキュメントページを埋め込みベクトルに変換し、ベクトルデータをZilliz Cloudに保存します。ユーザがオープンソースプロジェクトについて質問すると、Zilliz Cloudは類似検索を行い、最も関連性の高い上位k個の結果を見つける。これらの結果とユーザーの元の質問は、LLMが高品質の回答を返すための包括的なプロンプトに再構成される。
よりインタラクティブな学習体験を提供するため、 9月7日にOriginTrailと私たちによるウェビナーに参加するようご案内します。このセッションでは、LLMアプリの構築プロセスをより深く掘り下げ、経験豊富な開発者やLLMアプリ開発分野の専門家と直接対話することができます。 Zilliz Cloud、GPTCache、LLMの革新的な組み合わせは、AIアプリケーション開発の可能性を広げます。これらの画期的なテクノロジーを探求し、旅に出るのにこれ以上のタイミングはありません。
Zilliz Cloudを始める
- 新しいスタータープランで無料で始める！インストールの手間もなく、クレジットカードも必要ありません！
- また、スタンダードプランの30日間無料トライアルでは、登録時に100円分のクレジットが付与され、合計で最大200円分のクレジットを獲得することができます。
- Zilliz Cloudのドキュメントをより深くご覧ください。
- MilvusからZilliz Cloudへの移行ガイドをご覧ください。
Steffi LiSteffi is the Director of Product Marketing at Zilliz, with prior experience leading the GTM strategies for open-source data technologies such as Apache Kafka and Apache Airflow. Passionate about travel, yoga, and non-fiction reading, she brings a balanced and enriched worldview to her professional pursuits.
読み続けて
Introducing Business Critical Plan: Enterprise-Grade Security and Compliance for Mission-Critical AI Applications
Discover Zilliz Cloud’s Business Critical Plan—offering advanced security, compliance, and uptime for mission-critical AI and vector database workloads.
Our Journey to 35K+ GitHub Stars: The Real Story of Building Milvus from Scratch
Join us in celebrating Milvus, the vector database that hit 35.5K stars on GitHub. Discover our story and how we’re making AI solutions easier for developers.
Democratizing AI: Making Vector Search Powerful and Affordable
Zilliz democratizes AI vector search with Milvus 2.6 and Zilliz Cloud for powerful, affordable scalability, cutting costs in infrastructure, operations, and development.