LLMOps

意味・定義

大規模言語モデル（LLM）を本番環境で運用・管理するための手法とツール群。

解説

LLMOps（Large Language Model Operations）は、大規模言語モデルを本番環境で運用するための実践手法です。DevOpsやMLOpsの考え方を、LLMに特化させたものです。 LLMを実際のサービスで使う際、多くの課題があります。プロンプトのバージョン管理、出力の品質監視、コストの最適化、レイテンシの改善、セキュリティとプライバシーの確保などです。LLMOpsは、これらを体系的に管理します。 主要な要素には、プロンプト管理（効果的なプロンプトのテンプレート化とバージョン管理）、評価とテスト（出力品質の自動評価）、モニタリング（レイテンシ、コスト、エラー率の監視）、A/Bテスト（複数のプロンプトやモデルの比較）などがあります。 LangSmith、Weights & Biases、Humanloop、Heliconeなど、LLMOps専用のツールも登場しています。これらを使うことで、LLMアプリケーションの品質と効率を継続的に改善できます。

使い方・例文

• "カスタマーサポートのチャットボットでは、LLMOpsツールで全ての会話ログを記録し、不適切な回答や顧客満足度の低い対応を自動検出します。問題のあるケースを分析し、プロンプトを改善することで、サービス品質を向上させます。 社内文書検索システムでは、どの質問に対して適切な回答ができているか、どの質問で失敗しているかをモニタリングし、失敗ケースを収集してファインチューニングのデータセットとして活用します。また、APIコストを監視し、高コストなクエリを特定して最適化します。"

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