大規模言語モデルを使用したアプリ開発1年の学び 大規模言語モデル（LLM）を使用してアプリケーションを開発するこの1年間は、非常に興奮の連続でした。1年前は、これらのモデルが本当に現実世界で使えるレベルに達していたのを見るのは驚きでした。それから今日まで、LLMは使いやすく、強力で、かつ予想以上に安価になっています。なお、これらの改良は止むどころか、さらに進化し続けているのです。 AIは2030年までに世界経済に15.7兆ドルをもたらすと予測されており、総経済利益の45%はAI製品の改良によってもたらされる可能性があります。ChatGPTやAnthropicなどのプロバイダーAPIのおかげで、LLMへのアクセスは容易になり、MLエンジニアやデータサイエンティストだけではなく、誰でもAIをソフトウェア製品に組み込むことが可能になりました。 ただし、簡単なデモを超えて、実際の製品やシステムを構築することは未だ難易度が高いのが現状です。私自身、RAGアプリの開発に1年間を費やし、多くの課題と試行錯誤を経験しました。これらの経緯から得た教訓を共有することで、あなたの失敗を減らし、開発を加速できるようにしたいと思います。この記事は以下の3つのセクションに分かれています： LLMの基本機能と制約 実際の製品開発での課題 解決策と将来の展開 大規模言語モデルの活用が今後ますます増える中、これらの一覧は貴重なリファレンスとなるでしょう。