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解決する課題

このリポジトリは、生成AIアプリケーションの構築に向けた32の設計パターンの包括的なライブラリを提供します。LLM開発における一般的な課題、たとえばコンテンツのスタイル制御、幻覚の低減、知識の統合（RAG）の管理、推論によるモデル機能の拡張、コストおよびレイテンシの最適化に対処します。

動作方法

このプロジェクトは、以下の機能カテゴリにパターンを整理しています：

• コンテンツスタイル：ログティスマスキング、文法制約、スタイル転送などの技術を使用して、出力が特定のルールやトーンに従うことを保証します。
• 知識の追加：意味的インデックス化やディープサーチを含む、さまざまなRAG（検索拡張生成）戦略を実装し、モデルを外部データに根ざさせます。
• モデル機能：Chain of Thought (CoT) や Tree of Thoughts (ToT) などの推論パターンを使用して、多段階の論理を改善します。
• 信頼性と実行：LLM-as-Judge、リフレクション、ツール呼び出しを使用して、ソフトウェアAPIを実行し、自身の作業を検証できるエージェントを構築します。
• 制約とセーフガード：プロンプトキャッシュ、推論最適化、ガードレールを実装してGPUリソースを管理し、セキュリティおよびプライバシーを確保します。

対象読者

本番環境向けGenAIアプリケーションを開発しているAIエンジニアやソフトウェア開発者で、繰り返し発生する問題を解決するための標準化されたアーキテクチャパターンを必要としている方々です。

主な特徴

• 広範なパターンライブラリ：基本的なRAGから複雑なマルチエージェント協調まで、32の異なるパターンをカバーしています。
• 実用的な例：説明されたすべてのパターンに対して、動作するコード例が含まれています。
• 包括的な範囲：データ準備（Evol-Instruct）から推論最適化、劣化テストまで、ライフサイクル全体に対応しています。
• 安全最優先アプローチ：ガードレール、幻覚の自己チェック、高リスク通信のためのテンプレート生成に特化したパターンがあります。