GenAIアプリケーションを構築する際に適切なアーキテクチャを選ぶことは、リスク、コスト、そしてレイテンシーを考慮した上で非常に重要です。本記事では、GenAIの利用ケースごとに異なる8つのアーキテクチャーパターンを提案し、それぞれの利点と用途を解説します。
クリエイティビティ（創造性）とリスクを基準に、LLM（大型言語モデル）をAPIとして単純に使うことのデメリットや、モデルのファインチューニングやセーフティネットの設置など、過剰な設計を避けるためのバランスをどのように見つけるかについて考察しています。
例えば、単純なテンプレート応答を利用するケースや、コンテキストキャッシング、スモールランゲージモデル（SLM）を使用するケースなどが挙げられます。また、コンテンツの精度が要求される商品カタログページの作成や、パーソナライズされた推薦システムの構築など、より複雑なリスクを含むシナリオに対して、どのようにLLMを適切に利用すべきかについても説明しています。
このようにして、あなた自身のGenAIアプリケーションやエージェントが直面する具体的なケースに応じた、理想的なバランスを見いだす一助となるでしょう。
出典 : How to Choose the Architecture for Your GenAI Application https://towardsdatascience.com/how-to-choose-the-architecture-for-your-genai-application-6053e862c457
