インスピレーションと洞察から生成されました 4 ソースから
はじめに
-
LLMのAPIを動的に切り替えるためには、AIゲートウェイを利用することが有効です。Kong AI Gatewayは、複数のLLMを動的に切り替える機能を提供しています。
-
LangChainは、LLMを動的に選択できるフレームワークで、特定のタスクに最も適したLLMを選択することが可能です。
-
AIゲートウェイを使用することで、流量制限や認証認可、データのバリデーションチェックなどの課題を解決できます。
-
Kong AI Gatewayは、プラグインで拡張可能で、APIトークン数による流量制限や文脈を理解したキャッシングなどが可能です。
-
LangChainは、標準化されたインターフェースを備え、さまざまなLLM APIを利用する際の複雑さを抽象化します。
AIゲートウェイ
-
Kong AI Gatewayは、複数のLLMを動的に切り替えるためのソリューションを提供します。
-
AIゲートウェイは、生成AIの利用に特化したAPIゲートウェイで、流量制限や認証認可を管理します。
-
Kong Gatewayは、軽量で高速なAPIゲートウェイで、さまざまな環境で利用可能です。
-
AIゲートウェイを使用することで、生成AIの利用コストをコントロールできます。
-
Kong AI Gatewayは、プラグインで拡張可能で、さまざまな非機能要件を実装できます。
LangChainの機能 [1]
-
LangChainは、LLMを動的に選択できるフレームワークです。
-
標準化されたインターフェースを備え、さまざまなLLM APIを利用する際の複雑さを抽象化します。
-
PythonとTypeScriptのパッケージが用意されており、柔軟性とカスタマイズ性に優れています。
-
LangChainは、プロンプト管理やメモリ管理の統合を提供します。
-
エージェントベースの管理により、複雑なLLMベースのワークフローを管理できます。
動的切り替えの利点 [2]
-
動的切り替えにより、特定のタスクに最も適したLLMを選択できます。
-
新しいLLMをすぐに採用できる柔軟性があります。
-
流量制限や認証認可の管理が容易になります。
-
生成AIの利用コストを効率的に管理できます。
-
動的切り替えは、APIの利用効率を向上させます。
API管理の課題 [2]
-
APIの数が増えると、管理の複雑さが増します。
-
APIのガバナンスを確保することが重要です。
-
APIの利用が拡大すると、新たな攻撃対象になるリスクがあります。
-
APIゲートウェイを利用することで、API管理の課題を軽減できます。
-
APIの非機能要件を個々のアプリケーションで実装するのは現実的ではありません。
プラグインの拡張性 [2]
-
Kong Gatewayは、プラグインでさまざまな非機能要件を実装できます。
-
プラグインを利用することで、SSOや流量制限、キャッシングなどを追加できます。
-
Kong AI Gatewayもプラグインで拡張可能です。
-
プラグインの拡張により、生成AIの利用がより柔軟になります。
-
プラグインモデルは、さまざまなユースケースに対応するための柔軟性を提供します。
関連動画
<br><br>
<div class="-md-ext-youtube-widget"> { "title": "LINE \u306e\u30ea\u30c3\u30c1\u30e1\u30cb\u30e5\u30fc\u3092 Messaging API \u3067\u52d5\u7684\u306b\u5909\u66f4\u3059\u308b\uff08\u30ea\u30c3\u30c1 ...", "link": "https://www.youtube.com/watch?v=FjE4Fhxqoek", "channel": { "name": ""}, "published_date": "Feb 25, 2023", "length": "0:11" }</div>