AI基盤とLLMOps
AIアーキテクチャ
参照アーキテクチャがなければ、各チームが個別にモデル、ベクトルストア、オーケストレーション方式、シークレットの扱い方を選びます。私たちは、2つ目や5つ目のAIシステムが1つ目より安くなる共通アーキテクチャを定義します。
事業上の課題
何も積み上がらない
最初のAIシステムはすべてが新しいので高くつきます。5つ目は安くなるはずですが、たいていそうなりません。各チームが同じ課題を別々のやり方で解いたからです。今やモデル呼び出しが5通り、評価の方法が5通り、シークレットの保管先が5か所あり、提供事業者間でトラフィックを移す手段はありません。コストは二重に払われます。重複した構築で一度、そして何かを一斉に変える必要が出たときにもう一度です。
私たちの取り組み
共通レイヤとその境界を定める
共通であるべきレイヤ、すなわちモデルへのアクセス、検索、オーケストレーション、評価、可観測性、シークレットを設計します。同時に、何をアプリ側に残すべきかも同じくらい明確にします。中央に寄せすぎればボトルネックになるからです。アーキテクチャは提供事業者の選択が後戻り可能なままになるよう書き、モデルの決定がアーキテクチャ上の固定にならないようにします。図を納品するのではなく、2〜3件の実際のユースケースで検証します。
AIアーキテクチャ
提供できること
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全社AIアーキテクチャ
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LLMアーキテクチャ
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RAGアーキテクチャ
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エージェントのアーキテクチャ
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AI基盤のアーキテクチャ
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クラウドAIアーキテクチャ
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ハイブリッドAI
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プライベートAIのアーキテクチャ
代表的なユースケース
代表的なユースケース
- AIプロジェクト群が並行して始まる前に参照アーキテクチャを整える。
- 複数チームのばらばらな実装を共通基盤に統合する。
- 既定のクラウド経路を排除する法域や分離の要件に合わせて設計する。
- 変更コストが高いと分かってきたアーキテクチャを見直す。
進め方
進め方
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評価
制約を確定する。所在、応答時間、費用、そしてすでに動いているもの。
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設計
提供事業者の選択を後戻り可能に保つゲートウェイ、ルーティング、キャッシュ、フェイルオーバーを設計する。
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計装
トラフィックが来る前に、可観測性、評価、コスト按分を組み込む。
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運用
合意したサービス水準のもとで運用し、容量と費用を定期的に見直す。
テクノロジー
テクノロジー
- Kubernetes
- Terraform
- vLLM
- Ollama
- LiteLLM
- OpenTelemetry
- Prometheus
- Grafana
- AWS
- Microsoft Azure
セキュリティとガバナンス
セキュリティとガバナンス
どこでデータを処理してよいかは前提ではなく設定です。所在や分離が求められる場合、モデルは自社のクラウドテナントや自社機器上で動かせます。ゲートウェイを通るトラフィックは認証され、チームに紐づけられ、記録されます。それが監査証跡とコストモデルの両方を成り立たせます。
協業モデル
協業モデル
AIプロジェクト
定義されたAIソリューションの設計と提供について、私たちが責任を負います。
専任AIチーム
お客様の技術スタックと提供モデルに合わせて構築される、長期の専任エンジニアリング体制。
マネージドAI
本番のAIシステムを、私たちが運用・監視し、継続的に改善します。
TeamExtension.aiを選ぶ理由
その上に作ることで検証します
実負荷を一度も担ったことのないアーキテクチャは仮説です。案件中に実際のユースケースで設計を検証するため、誤った前提がまだ安く直せるうちに表に出ます。それは同時に、何が本当に共通で、何が図の上だけ共通に見えていたのかについて、文書を正直に保ちます。
主なお客様
よくあるご質問