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【イベントレポーㇳ】LLM Night〜生成AIソフトウェアアーキテクチャ〜
こんにちは、尾崎(@FooOzaki)です。 PharmaXでは、月1ペースでテックイベントを開催しています。
6月は「LLM Night〜生成AIソフトウェアアーキテクチャ〜」というテーマでイベントを開催し、生成AI/LLMアプリケーションを実際に開発・運用している各社にお集まりいただき、各社のソフトウェアアーキテクチャ設計事例、アプリケーション開発上の工夫や苦労、最新のモデルや機能をどう捉えているか、などを語り合いました。
本記事では、そのイベントで話し合われた内容をご紹介します。
株式会社Algomatic
登壇者: シゴラクAIカンパニーCTO 菊池琢弥 様
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電気通信大学、同大学院にて自然言語処理分野の研究に従事。その後、フィンテックスタートアップにおいて開発リードやVPoEとして開発組織構築を担当したほか、モバイルオーダープラットフォームを手がけるShowcase GigではVPoTとして技術領域全般を管掌。2023年、AlgomaticにカンパニーCTOとして参画。
LTタイトル: RAGをテーマに考える、LLMの認知アーキテクチャとソフトウェア設計
Algomaticは、生成AIを活用した事業を同時多発的に立ち上げている会社です。その中で、1年ほど前から「シゴラクAI」という法人向けChatGPTを提供しており、RAGをベースとした社内FAQBotを手軽に構築できる「社内ナレッジチャット」という機能を搭載しています。本LTでは、弊社におけるRAG機能の開発事例をテーマとして、LLMを活用した情報処理のパターンを分類した「認知アーキテクチャ(Cognitive Architecture) 」という概念と、実際のソフトウェア設計への活用についてお話しします。
Spiral.AI株式会社
登壇者: シニアエキスパート 木村祐輔 様
![](https://assets.st-note.com/img/1718848582155-fY03XEO9cX.png?width=800?width=800)
東京大学文学部卒業。諸々を経てweb系エンジニアとして活動中。現在はSpiral.AI株式会社にて、LLM関連のプロダクトを開発(主にバックエンドを担当)。PythonとGoを使うことが多い。
LTタイトル:より柔軟に応答するLLMアプリケーションを目指して
本LTでは、LLMの応答に柔軟性・拡張性をもたせる為に弊社が行っている工夫を紹介します。
・基本プロンプト
・RAGで埋め込む知識
・LLMのテキスト応答と同時に生成する音声
などを柔軟に切り替えてユーザーの「痒いところに手が届く」を実現する為に、どのような仕組みを用意しているのかお話します。 また、webアプリとしての弊社プロダクトのインフラアーキテクチャなどの周辺知識も共有する予定です。
PharmaX株式会社
登壇者:取締役・エンジニアリング責任者 上野彰大
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東京大学農学生命科学研究科卒業。大阪府堺市出身。新卒でIGPI(経営共創基盤)に入社し、2018年12月にPharmaX株式会社(旧・株式会社YOJO Technologies)を共同創業。全社戦略、エンジニアリング責任者。趣味でエンジニアリング勉強会を数年続けている。得意なのは、統計、機械学習、データ分析。
LTタイトル:LLMチャットアプリケーション・アーキテクチャの工夫
PharmaXは、オンライン完結で医薬品を購入可能な薬局を運営するスタートアップです。PharmaXでは、薬剤師がチャットする内容をLLMでサジェストするシステムを本番運用しています。 チャットアプリケーションにLLMを組み込むには、バックエンド・フロントエンド双方で様々な工夫が必要です。今回はアプリケーションとしての設計の工夫に重点を置いてお話いたします
アーカイブ動画(LLM Night〜生成AIソフトウェアアーキテクチャ〜)
アーカイブ動画もございますので、ぜひご覧になってください。
次回イベントのお知らせ
7月18日に『LLM as a judge〜PharmaXでの「LLMによる評価」活用の課題と今後の展望〜』というイベントを開催予定です。 先着順ですので、お早めに参加の申し込みをお願いいたします。
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