第17回ブログ：開発から運用まで―生成AIを支える技術基盤とは
🔧 技術基盤は“裏側の勝負所”
生成AIを活用したシステムやツールが注目される一方、その品質や継続性を支えているのは地に足のついた技術基盤です。
🧱 構成レイヤーの全体像
- 開発環境：Docker Compose / GitHub Codespaces / VSCode DevContainer
- LLM連携：OpenAI API / Ollama / LangChain
- データ管理：Chroma / PostgreSQL / Nextcloud連携
- 検証・評価：Promptflow / 自動テスト＋事例ベース検証
- 監視・運用：Redash / Grafana / Prometheus / ログ保存
📌 実際の開発フロー
- プロンプトの構造化（再利用性重視）
- LangChain / FastAPI でエージェント構築
- VSCode環境上でテスト用データ注入・検証
- PoC完了後、Docker化＋サーバにデプロイ
- Redashで利用ログ分析 → 改善ループへ
技術基盤は“足回り”ではなく、“成長可能性”を左右する戦略資産です。
🛠 ビットオン社の対応方針
PoC段階から本番運用まで、同一アーキテクチャ上で統一。スケールアップ・セキュリティ対応・モジュール分離を見据えた実装設計を行います。
次回は、AI開発で増える“プロンプトの管理と再利用”について掘り下げます。