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LLM 統合

自社データに対する検索、実際の質問での評価、ガードレール、コスト管理、そしてモデルが確信を持てないときの明確なフォールバックを備えて、大規模言語モデルをあなたの製品に追加します。

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本番環境向けに構築されたLLM機能

モデルのAPIを呼び出すのは簡単な部分です。あなたの製品の中でその回答を正確かつ安全で手頃なものにすることこそが本当の仕事です。私たちは、OpenAIのGPTモデル、Claude、Gemini、Llama、Mistralといったモデルを、単一の機能から自社ナレッジベースに対する検索拡張生成（RAG）まで、あなたのソフトウェアに統合します。製品・エンジニアリングチームのために、モデル選択、検索、プロンプト、評価、ガードレール、コスト管理を担当し、ユーザーが情報源を確認し誤った回答を報告する仕組みを設計します。

AI支援・専門家主導のLLMエンジニアリング

AIがどのように支援するか

  • コーディングエージェントが統合コード、検索パイプライン、テストハーネスを下書きし、エンジニアがレビューします。
  • AIがあなたのドキュメントからテスト質問を提案し、品質を定義するものをあなたの専門家が承認します。
  • AIが候補モデルとプロンプト間で出力を比較し、リグレッションの可能性があるものをレビュー用にフラグします。
  • AIが本番ログとユーザーフィードバックを要約し、繰り返し発生する障害パターンを浮き彫りにします。

当社の専門家が担うこと

  • 評価結果、コスト、あなたのデータルールに基づくモデルとプロバイダーの選択
  • モデルがアクセスできるもの：データソース、ユーザー権限、保持設定
  • どのリリースの前にも回答が満たすべき品質基準
  • 検索が失敗したとき、プロバイダーがダウンしているとき、またはモデルが確信を持てないときのフォールバック動作

1つの根拠ある回答が生成される仕組み

検索拡張リクエストの例示です。ソースルール、チェック、フォールバックの文言はあなたの製品向けに設計されます。

  1. 質問が行われる

    サインイン済みのユーザーが質問をします。その身元と役割がリクエストとともに伝わります。

  2. 許可された取得

    検索は、あなたのインデックス化されたソースから、質問との関連性によって一節をランク付けします。

    チェックポイント: このユーザーが閲覧できる一節のみ

  3. ソース付きのプロンプト

    質問、取得された一節、そして形式と回答拒否に関するバージョン管理された指示が、1つのプロンプトに統合されます。

  4. モデルの応答

    選択されたモデルは、依拠した一節を引用する構造化された回答を返します。

  5. 根拠チェック

    自動チェックは、各引用が取得された一節を指していることを確認し、それを超える主張にフラグを立てます。

    チェックポイント: 根拠のない回答は差し控えられる

  6. 回答またはフォールバック

    ユーザーには、ソースリンク付きの回答が表示されるか、許可された範囲ではそれをカバーするものがない旨の平易なメッセージが表示されます。

何かが失敗したとき: 取得で何も見つからない、チェックが失敗する、またはプロバイダーがダウンしている場合、この機能は推測する代わりにその旨を伝え、そのケースはレビューのために記録されます。

LLM機能を求めるのはどんな人か

あなたはモデルに自社データから回答させたいのに、手早く作ったプロトタイプはあなたのドキュメントが裏付けないことを述べ、誰が何を見てよいかを無視し、誰にも予測できない運用コストを抱えています。

  • 既存のSaaSアプリに検索、要約、下書きを追加する製品チーム
  • 社内のポリシーやマニュアルから答えを見つけるのに苦労しているスタッフを抱える組織
  • LLMのプロトタイプを初めて本番環境に移行するエンジニアリングチーム

お客様が受け取るもの

本番環境でLLM機能に必要なもの

  • モデルの選択と統合

    あなたのバックエンドからOpenAI、Claude、Gemini、またはオープンウェイトモデルへの接続を、レート制限、リトライ、プロバイダーフォールバック、利用状況のトラッキングとともに行います。

  • 自社ナレッジベースに対するRAG

    ベクトルデータベースを通じてあなたのドキュメントとデータから検索し、情報源の参照とアクセスルールを付与することで、回答が各ユーザーの権限を尊重するようにします。

  • プロンプトと構造化出力

    バージョン管理されたプロンプト、少数ショットの例、そしてコードが検証できる構造化出力を提供し、推測しなければならない自由形式のテキストに代えます。

  • 評価スイート

    あなたの実際の質問から構築したテストセットを、正確さ、情報源への根拠、形式についてスコア付けし、プロンプト、モデル、データの変更のたびに再実行します。

  • ガードレールとフォールバック

    入力フィルタリング、出力モデレーション、プロンプトインジェクション対策、そしてモデルが確信を持てないときやプロバイダーが利用できないときの定義されたフォールバック。

  • 効果がある場合のファインチューニング

    ドメイン言語、トーン、形式のためにあなたのデータでファインチューニングを行い、プロンプトと検索では不十分だと評価が示した場合に使用します。

LLM統合の範囲外

  • 記録を変更したり他のシステムでアクションをトリガーしたりする複数ステップの作業は自動化エージェントです。ここでのLLM機能は、あなたの製品内で回答、ドラフト作成、または抽出を行います。
  • あなたのウェブサイトやWhatsApp上でサポートスタッフへの引き継ぎを伴うカスタマーサービスアシスタントは、AIチャットボットでカバーされます。
  • 私たちはあなたのソース文書を書いたり修正したりしません。取得によって古いまたは矛盾するコンテンツが浮上した場合、その所有者が修正できるようにフラグを立てます。
  • オープンウェイトモデルを自社のサーバーやクラウドアカウント上で実行することは、プライベートAIインフラストラクチャとして別途範囲が定められており、多くの場合この統合と並行して行われます。

典型的なLLMリクエスト

クライアントのケーススタディではなく、当社がスコープを定める典型的なシナリオです。

  • 社内ポリシー文書からの回答

    スタッフは共有ドライブを検索し、古いポリシーのコピーを見つけてしまうことがよくあります。私たちは最新バージョンのみをインデックス化し、各チームのアクセスルールを適用し、すべての回答の根拠となる一節を引用し、許可されたソースが質問をカバーしていない場合は回答を控えます。

  • マルチテナントSaaS製品内のサマリー

    あるSaaSアプリは、アカウントの最近のアクティビティを要約するボタンを求めています。私たちはプロンプトが構築される前にテナントと役割で取得をフィルタリングし、別の顧客のデータを引き出そうとするテストケースを追加します。

  • ブラウザからモデルを呼び出すプロトタイプ

    動作するプロトタイプは、共有APIキーを使ってブラウザから直接プロンプトを送信します。私たちは呼び出しをあなたのバックエンドに移し、ユーザーごとの制限、ロギング、バージョン管理されたプロンプトを追加し、最初のリリース前に評価セットを構築します。

LLM統合をどのように提供するか

  1. 01

    ユースケースと実現可能性

    本格的な構築に着手する前に、あなたの実際のデータと質問でユースケースを試し、候補モデルを比較し、運用コストを見積もります。

  2. 02

    アーキテクチャとデータルール

    統合パターン、検索設計、アクセスルール、プロバイダー規約、フォールバック動作をあなたのチームと合意し、文書化します。

  3. 03

    構築と評価

    エンジニアが統合とユーザー向け機能を構築し、QAがあなたの承認した品質基準を満たすまで評価セットに対してスコア付けします。

  4. 04

    リリースと監視

    監視、コスト制限、フィードバック取得を伴う管理されたロールアウトを行い、その後モデル、プロンプト、データが変化するにつれて評価を継続します。

AIツールを使う2つの方法

私たちが構築する間、AIコーディングエージェントがお客様のコードを処理してよい場所を選択してください。エンジニアリング基準はどちらでも同じです。

お決まりでないですか？スコープ設定の際に一つをおすすめします。 AIデリバリーのオプションを比較する

デザイン、QA、運用があなたのLLM機能をどう支えるか

  • 信頼と修正のためのデザイン

    デザイナーは、回答、情報源、不確実性がどのように表示されるか、ユーザーが誤った回答をどう編集または報告するか、そしてあなたのチームがそれらの報告をどうレビューするかを計画し、機能がその限界について正直であるようにします。

  • ハッピーパスを超えたQA

    QAは評価セットを維持し、回答品質、データ権限、プロンプトインジェクションへの露出をテストし、モデル、プロンプト、データの変更後にリグレッションチェックを再実行します。

  • 運用とコスト管理

    DevOpsは、ロギング、利用状況とコストのダッシュボード、キャッシング、モデルルーティングとともに統合を運用し、データルールが求める場合はプライベートインフラ上でオープンウェイトモデルを運用します。

  • モデルとプロンプトの更新

    プロバイダーはモデルを変更・廃止します。私たちは切り替える前にあなたの評価セットに対して代替を検証し、利用が拡大するにつれてプロンプト、検索、コストを調整し続けます。

FAQ

よくあるご質問

RAGとは何か、そして私たちに必要か？

検索拡張生成（RAG）は、モデルが一般的な学習だけでなく、あなた自身のドキュメントとデータから回答できるようにします。回答がプライベートで専門的、または頻繁に変化する情報を反映しなければならないときに必要です。私たちは回答を確認できるよう情報源の参照を加え、ユーザーが閲覧を許可されたコンテンツのみを取得できるようアクセスルールを加えます。

モデルをファインチューニングすべきか、それともRAGを使うべきか？

ほとんどの機能は、変更が速くて監査しやすいため、良いプロンプトと検索から始めるべきです。ファインチューニングは、プロンプトでは維持できない一貫した形式、トーン、ドメイン語彙が必要なときに役立ち、場合によってはより小さく安価なモデルで仕事をこなせるようになります。私たちはデフォルトではなく、あなたのデータでの評価結果を使って判断します。

プライベートまたはオープンソースのモデルを使えるか？

はい。LlamaやMistralのようなオープンウェイトモデルはあなたが管理するインフラ上で実行でき、または合意されたアカウントとデータ保持の設定のもとでOpenAIやClaudeのようなホスト型プロバイダーを使うこともできます。私たち自身の開発作業は、あなたが選択したパッケージに従います：プライベート / ローカルAIエンジニアリング、または Claude Code / OpenAI Codex エンジニアリング。

LLM機能の構築と運用にはどれくらいのコストがかかるか？

構築コストはスコープ次第です：データソース、統合、インターフェース作業、評価の深さ。運用コストは利用状況とモデル選択次第です。私たちは実現可能性の段階で両方を見積もり、その後モデルルーティング、キャッシング、トークン制限、そしてあなたが確認できる利用状況ダッシュボードで運用コストを管理します。

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