- Generative AIのアプリケーションはビジネスの進め方を変革しており、顧客がアプリケーションとの新しいやり取りを楽しむ手段を提供しています。
- 新しいLLMモデルは大量の計算能力を必要とし、最適化されていないアプリケーションは遅くなることがあります。これにより、ユーザーのフラストレーションが増加する可能性があります。
- LLM APIコールの応答時間を最小限に抑えることは、これらのツールの採用に不可欠です。
- この記事では、プロンプトエンジニアリングを巧みに用いることでアプリケーションの速度を最大100倍まで向上させる技術を紹介しています。
- 応答時間は、主にモデルの速度と生成するトークンの量によって異なります。
- 応答時間を改善するための推奨事項がいくつか示されており、具体的なコード例も提供されています。
- 応答時間の改善には、トークンの圧縮、LLMを使って大量のテキストを出力しないようにする、レスポンスのキャッシング、GPT-3.5の使用、翻訳サービスの活用などが含まれます。
- 実際のケーススタディを通じて、これらの技術を組み合わせることで応答時間が6.8倍から102倍改善された例が示されています。
この記事は、LLMの応答時間を短縮するための具体的な方法を提供しており、それによってユーザーエクスペリエンスが向上し、ビジネスの効率化が期待できます。特に、プロンプトの工夫や適切な技術の選択が重要であると感じました。また、応答時間の短縮は単にユーザビリティの向上だけでなく、コスト削減にも寄与するため、ビジネスにおいて非常に貴重です。ケーススタディの具体的な改善例は、技術の適用可能性を理解するのに非常に役立ちます。