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この先を生き残るために!!「生存戦略としてのLLMアプリ開発技術」/20240124_PE-BANK

 この先を生き残るために!!「生存戦略としてのLLMアプリ開発技術」/20240124_PE-BANK

吉田真吾

January 24, 2024
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  1. 吉田真吾 n バックグラウンド 証券システム基盤開発 p基盤システム開発、Oracleチューニング エバンジェリスト‧SA p講演113回/年 pAWS設計‧構築‧移⾏ pエバンジェリスト‧SA スタートアップCTO

    pタレントマネジメントSaaS 開発‧運⽤ n 現在のしごと (株) セクションナイン 代表取締役 pAWS、DevOps、サーバーレス開発 n 実績等 pAWSウルトラクイズ 初代チャンピオン (2012年) pAWS Samurai 2014 / 2016 pAWS Serverless Hero
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  6. τϥϯβΫγϣϯՁ஋ˢ ઐ໳ੑˢ τʔΫϯ૿ʗίετ௿ˠ ࣌ؒ࣠ˠ RAG / チャットボット エージェント / 外部実⾏性能

    専⾨性⾼いがシットジョブが多い領域 ⾃⽴業務エージェント (RAG,CodeInterpreter,etc…) AIキャラクター 営業提案書⽣成+レビュー 監査調書⽣成+レビュー 特許申請⽣成+レビュー AIキャバクラ AITuber 受注活動計画/通知設定 スケジュール調整 再現性 ਖ਼͘͠5P#FΛఆٛ͢Δ
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  17. ͳͥz·ͣz-BOH$IBJOͰ3"(ΛֶͿ΂͖͔ ←トランザクション価値 コスト/難易度→ RAG / チャットボット AIエージェント (リサーチ/課題解決) ※専⾨性が⾼いがシットジョブが多い領域 AITuber

    トレンド Copilot (作業⽀援) → LLM関連の要素技術のキャッチアップを早めに済ませておける → 的外れな期待値を持たず、スジの良いLLMとの向き合いかたができる
  18. ຊॻʹ͓͚ΔϑϧαʔόʔϨεߏ੒ • ڞ௨ • (PPHMF$PMBCʲ+VQZUFS /PUFCPPLBB4ʳ • "84$MPVEʲ౷߹։ൃ؀ڥ *%& BB4ʳ

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  19. ষɿ--.ΞϓϦͷຊ൪ϦϦʔεʹ޲͚ͯ • ҙਤ͠ͳ͍ίϯςϯπͷೖྗ๷ࢭ νϟοτϘοτͷ࣭໰ͳͲɺೖྗίϯςϯπʹҙਤ͠ͳ͍΋ͷ Λؚ·ͳ͍Α͏ɺΞϓϦέʔγϣϯͷUIͰΨΠμϯεΛઃஔ͢ Δɻ ೖྗϑΟϧλʔػೳ͕࢖͑Δ৔߹͸࢖͏ • ෆద੾ͳग़ྗͷճආ ๫ྗతͳൃݴ΍ภݟɺෆշͳίϯςϯπͷνΣοΫ→ഉআɻ

    ग़ྗϑΟϧλʔػೳ͕࢖͑Δ৔߹͸࢖͏ ϨΠςϯγͱ҆શੑͷτϨʔυΦϑΛՃຯ͢Δɻ • ϓϩϯϓτΠϯδΣΫγϣϯͷ๷ࢭ ೖྗίϯςϯπͰࢦࣔΛ্ॻ͖͠ɺ೚ҙͷࢦࣔΛՄೳʹ͢Δ߈ ܸɻ ೖྗϓϩϯϓτʹΑͬͯࢦ্͕ࣔॻ͖͞Εͳ͍Α͏ͳϓϩϯϓ τςϯϓϨʔτͷߏ੒Λ͓͜ͳ͏͜ͱɻ • τʔΫϯΛେྔʹফඅͤ͞Δ߈ܸͷ๷ࢭ ೖྗίϯςϯπͷ௕͞νΣοΫ΍ɺҰఆ࣌ؒ಺ͷ࣮ߦճ਺΍ τʔΫϯফඅྔʹ্ݶΛઃ͚ΔͳͲͯ͠ɺϦΫΤετ಺༰ʹ੍ ݶΛ͔͚Δɻ  • 安全でない出⼒コンテンツのチェック LLMアプリケーションの出⼒内容が、システム全体にとって安全 でない内容(たとえばXSSやCSRFを引き起こすコードなど)を出⼒ しないように、出⼒コンテンツのチェックをおこない、⼀律の⽂ 字列エンコード処理などをおこなう。 • 脆弱性の排除 新しいライブラリやフレームワークの導⼊、リリースパイプライ ンの構築で、脆弱性が混⼊しうるポイントが増える。現⾏システ ムと同等の脆弱性対応を実施する。 • エージェントを暴⾛させない 外部接続性・実⾏性が⾼いエージェントを暴⾛させない。 エージェント = 前⼯程でLLMが⽣成したコンテンツから次⼯程の 指⽰を推論することでワークフローを達成しようと動作する.。 実⾏可能な外部機能を最⼩限にし、操作対象の権限(データの取 得・編集・削除など)を最⼩化する。 ⼗分なケースでテストを実施する。 OWASP Top 10 for Large Language Model Applications https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/ ηΩϡϦςΟϦεΫ΁ͷରԠʹ͍ͭͯ