言語理解モデル（LLM）のアプリケーションを構築するプロセスは一見難しそうですが、基礎的なプロトタイプは数時間で作成することができます。しかし、本番環境向けには、より精密な調整が必要です。
この記事では、LLMを利用してSQLクエリを生成するエージェントの構築手順を紹介します。まず、Metaがリリースしたオープンソースのラマモデルを使用して、基本的なセットアップを行い、シンプルなSQLクエリジェネレータとしてプロトタイプを構築します。しかしこの初期バージョンは、実際のニーズに答えるためには、SQLの正確性に欠けることが明らかになります。
そこで、モデルの精度を上げるために、自己反省を促す手法や情報検索を組み込んだ生成技術（RAG）など、さまざまな改善方法をテストしていきます。結果として、無効だったSQLクエリの問題を解決し、全体の精度を70%まで引き上げることができました。
次世代アプリケーション開発への突破口となる可能性を秘めたLLMの冒険に、この記事でご案内します。
出典 : From Prototype to Production: Enhancing LLM Accuracy https://towardsdatascience.com/from-prototype-to-production-enhancing-llm-accuracy-791d79b0af9b
