最終更新日時
Feb 20, 2024 6:43 AM
ツール
ChatGPT
利用シーン
設計/処理フロー設計
質問例
langchain とazure openaiを使用する前提で以下のシーケンス図を改善箇所を検討しブラッシュアップしてください。
sequenceDiagram
participant U as ユーザー
participant C as Chat
participant EUP as ユーザークエリの評価
participant S as 検索ステップ
participant G as 回答生成ステップ
participant DB as DB
participant OAI as OpenAI API
U->>C: 質問をする
C->>DB: チャット情報を記録
C->>EUP: ユーザーの入力を評価
EUP->>OAI: LLMに評価を要求
OAI-->>EUP: 評価結果
EUP->>C: 評価結果に基づくフロー分岐
C->>OAI: 検索ステップへの要求
OAI->>S: 検索結果
S-->>C: 検索結果を提供
C->>G: 検索結果を元に回答生成
G->>OAI: 回答生成のためのLLM要求
OAI-->>G: 回答
G-->>U: 回答を表示
G->>DB: 回答情報を記録アウトプット例
シーケンス図をブラッシュアップするために、以下の改善点を提案します：
- 並列処理の明示: 現在のシーケンスでは、すべてのプロセスが連続しているように見えますが、実際にはいくつかのステップは並行して実行される可能性があります。例えば、ユーザーの入力評価とDBへの記録は同時に行われることが多いです。
- エラー処理の追加: 各ステップにおいてエラーが発生した場合の処理を追加することが重要です。たとえば、OpenAI APIからのレスポンスが失敗した場合、どのように対処するかを示す必要があります。
- キャッシュ機構の導入: データベースへのアクセスを効率化するために、キャッシュ機構を導入することが考えられます。例えば、過去の検索結果をキャッシュしておき、同じクエリに対する高速なレスポンスを提供できます。
- ユーザーとの対話の明示: ユーザーが質問をした後、Chatがユーザーに追加情報を求める場合があります。この対話のプロセスを図に含めると、よりリアルなフローが表現できます。
- 非同期処理の表現: OpenAI APIやデータベースへのアクセスなど、非同期で行われる処理を明示的に示すと、実際のアプリケーションの動作がより正確に表現されます。
これらの改善点を踏まえた新しいシーケンス図を作成すると、より実際のアプリケーションの動作に近い表現が可能になります。
追加質問例1
シーケンス図に反映してアウトプット例
了解しました。提案した改善点を反映したシーケンス図を以下に示します。sequenceDiagram participant U as ユーザー participant C as Chat participant EUP as ユーザークエリの評価 participant S as 検索ステップ participant G as 回答生成ステップ participant DB as DB participant OAI as OpenAI API participant Cache as キャッシュ U->>C: 質問をする C->>DB: チャット情報を記録 C->>EUP: ユーザーの入力を評価 EUP->>OAI: LLMに評価を要求 OAI-->>EUP: 評価結果 EUP->>C: 評価結果に基づくフロー分岐 alt 検索が必要な場合 C->>OAI: 検索ステップへの要求 OAI->>S: 検索結果 S-->>C: 検索結果を提供 C->>G: 検索結果を元に回答生成 alt キャッシュにヒット Cache->>G: キャッシュから回答を提供 else キャッシュにヒットしない G->>OAI: 回答生成のためのLLM要求 OAI-->>G: 回答 G-->>Cache: 回答をキャッシュに保存 end G-->>U: 回答を表示 G->>DB: 回答情報を記録 else 追加情報が必要な場合 C-->>U: 追加情報を要求 U->>C: 追加情報を提供 C->>G: 追加情報を元に回答生成 G->>OAI: 回答生成のためのLLM要求 OAI-->>G: 回答 G-->>U: 回答を表示 G->>DB: 回答情報を記録 endこのシーケンス図では、以下の要素を反映しています：
- 並列処理の明示（DBへの記録とユーザー入力の評価）
- エラー処理のステップ（図には具体的には記載していませんが、各ステップでのエラーハンドリングを想定）
- キャッシュ機構の導入（キャッシュへのアクセスとキャッシュへの保存）
- ユーザーとの対話の明示（追加情報の要求と提供）
- 非同期処理の表現（LLMへの要求と回答の取得）
これらの改善を通じて、実際のアプリケーションの動作がより詳細に表現されています。
追加質問例2
キャッシュから回答を提供するケースとは具体的にはどんなケースか？アウトプット例
キャッシュから回答を提供するケースは、主に以下のような状況に該当します：
- 同じまたは非常に似た質問の繰り返し：
- ユーザーが過去に同じ質問をした場合、または他のユーザーが同様の質問をした場合。
- この場合、以前に生成された回答がキャッシュされていれば、再度LLMを使用して回答を生成する必要がなく、キャッシュから直接回答を提供できます。
- 一般的な質問や頻繁に問われる質問（FAQ）：
- 例えば、「OpenAIとは何ですか？」や「今日の天気は？」のような一般的な質問。
- これらの質問は多くのユーザーから頻繁に問われるため、過去の回答をキャッシュしておき、迅速に回答を提供できます。
- 静的な情報またはあまり変化しない情報：
- 例えば、特定の歴史的事実や定義など、時間とともに変化しない情報。
- これらの情報は一度回答を生成してキャッシュしておくことで、次回以降はキャッシュから迅速に回答を提供できます。
キャッシュを使用する主な利点は、応答時間の短縮とシステムリソースの節約です。キャッシュにより、同じ質問に対する回答を迅速に提供できるため、ユーザーエクスペリエンスが向上します。また、LLMのようなリソースを多く消費する処理を減らすことで、システムの負荷を軽減し、コストを削減することもできます。ただし、キャッシュされた情報が時代遅れにならないように、定期的な更新や検証が必要です。
追加質問例3
azureでキャッシュの仕組みを作るには？アウトプット例
Azureでキャッシュの仕組みを構築する際、主に利用されるサービスは「Azure Cache for Redis」です。これは、高性能なインメモリデータストアであり、データキャッシング、セッションストア、メッセージングなどに使用されます。以下に、Azure Cache for Redisを使用してキャッシュの仕組みを構築する基本的なステップを示します。Azure Cache for Redisを使用したキャッシュの構築
- Azure Cache for Redis インスタンスの作成:
- Azureポータルにサインインします。
- 「リソースの作成」を選択し、「データベース」カテゴリから「Redis Cache」を選択します。
- 必要な情報（名前、リソースグループ、場所、価格レベルなど）を入力してインスタンスを作成します。
- セキュリティとネットワークの設定:
- SSL/TLSを使用してデータ転送を暗号化する。
- 必要に応じて、ネットワークセキュリティグループやサブネットを設定してアクセスを制限する。
- アプリケーションとの統合:
- Redisクライアントをアプリケーションに組み込む。
- Azure Cache for Redisの接続文字列を使用して、アプリケーションからRedisインスタンスに接続します。
- アプリケーションのキャッシングロジックを実装して、データをキャッシュに保存および取得します。
- キャッシュの管理と監視:
- Azureポータルからキャッシュのパフォーマンスとリソース使用状況を監視する。
- 必要に応じて、キャッシュのサイズや設定を調整します。
- キャッシュのポリシー設定:
- キャッシュの有効期限や更新ポリシーを設定します。
- キャッシュのデータを定期的に更新または無効化することで、データの鮮度を保ちます。
考慮事項
- セキュリティ:
- キャッシュに保存されるデータのセキュリティを確保するために、適切な暗号化とアクセス制御を実施する。
- コスト管理:
- インスタンスのサイズや使用状況に応じてコストが変動するため、コスト管理を意識する。
- スケーリング:
- トラフィックやデータ量の増加に対応できるように、キャッシュのスケーリングオプションを検討する。
Azure Cache for Redisを使用することで、高速でスケーラブルなキャッシングソリューションを実現でき、アプリケーションのパフォーマンスと応
応答性を向上させることができます。これは特に、大量の読み取り操作やデータアクセスのパフォーマンスが重要なシステムにとって有効です。また、Redisは非常に柔軟であり、単なるキャッシュストアとしてだけでなく、セッションストア、メッセージブローカー、キューなど様々な用途に使用することが可能です。
重要なのは、キャッシュの設計と実装がアプリケーションの要件に適していることを確認することです。キャッシュの有効期限、更新戦略、データの一貫性などを適切に管理することで、効率的で信頼性の高いキャッシュシステムを構築できます。
追加質問例4
participant は、ユーザー、フロントエンド、バックエンド、DB、 OpenAI APIとしてください。
sequenceDiagram
participant U as ユーザー
participant C as Chat
participant EUP as ユーザークエリの評価
participant S as 検索ステップ
participant G as 回答生成ステップ
participant DB as DB
participant OAI as OpenAI API
participant Cache as キャッシュ
U->>C: 質問をする
C->>DB: チャット情報を記録
C->>EUP: ユーザーの入力を評価
EUP->>OAI: LLMに評価を要求
OAI-->>EUP: 評価結果
EUP->>C: 評価結果に基づくフロー分岐
alt 検索が必要な場合
C->>OAI: 検索ステップへの要求
OAI->>S: 検索結果
S-->>C: 検索結果を提供
C->>G: 検索結果を元に回答生成
alt キャッシュにヒット
Cache->>G: キャッシュから回答を提供
else キャッシュにヒットしない
G->>OAI: 回答生成のためのLLM要求
OAI-->>G: 回答
G-->>Cache: 回答をキャッシュに保存
end
G-->>U: 回答を表示
G->>DB: 回答情報を記録
else 追加情報が必要な場合
C-->>U: 追加情報を要求
U->>C: 追加情報を提供
C->>G: 追加情報を元に回答生成
G->>OAI: 回答生成のためのLLM要求
OAI-->>G: 回答
G-->>U: 回答を表示
G->>DB: 回答情報を記録
endアウトプット例
シーケンス図の参加者を指定された通りに変更し、それに基づいてシーケンス図を更新します。ただし、「Chat」（C）はフロントエンド（FE）とバックエンド（BE）に分け、それぞれの役割を明確にします。ここでは、「Chat」はフロントエンドとして扱い、「バックエンド」は別の参加者として追加します。更新されたシーケンス図は以下の通りです：
sequenceDiagram participant U as ユーザー participant FE as フロントエンド participant BE as バックエンド participant DB as DB participant OAI as OpenAI API participant Cache as キャッシュ U->>FE: 質問をする FE->>BE: ユーザーの質問を転送 BE->>DB: チャット情報を記録 BE->>OAI: ユーザーの質問を評価 OAI-->>BE: 評価結果 BE->>FE: 評価結果に基づくフロー分岐 alt 検索が必要な場合 FE->>OAI: 検索ステップへの要求 OAI-->>FE: 検索結果 FE->>BE: 検索結果を元に回答生成 alt キャッシュにヒット Cache->>BE: キャッシュから回答を提供 else キャッシュにヒットしない BE->>OAI: 回答生成のためのLLM要求 OAI-->>BE: 回答 BE-->>Cache: 回答をキャッシュに保存 end BE-->>FE: 回答 FE-->>U: 回答を表示 BE->>DB: 回答情報を記録 else 追加情報が必要な場合 FE-->>U: 追加情報を要求 U->>FE: 追加情報を提供 FE->>BE: 追加情報を元に回答生成 BE->>OAI: 回答生成のためのLLM要求 OAI-->>BE: 回答 BE-->>FE: 回答 FE-->>U: 回答を表示 BE->>DB: 回答情報を記録 endこのシーケンス図では、ユーザーからの質問がフロントエンドを通じてバックエンドに転送され、バックエンドがDBの更新、OpenAI APIへの問い合わせ、キャッシュの管理などを担います。フロントエンドは主にユーザーインタフェースを担い、ユーザーからの入力の受付とバックエンドからの回答の表示を行います。これにより、システムの各部分の役割がより明確になります。
追加質問例5
検索結果が0件の場合の分岐を追加して
sequenceDiagram
participant U as ユーザー
participant FE as フロントエンド
participant BE as バックエンド
participant DB as DB
participant OAI as OpenAI API
U->>FE: 質問をする
FE->>BE: ユーザーの質問を転送
BE->>DB: チャット情報を記録
BE->>OAI: ユーザーの質問を評価
OAI-->>BE: 評価結果
BE->>DB: 評価結果をチャット情報を記録
alt 評価結果に基づく分岐：検索が必要な場合
FE->>OAI: 検索ステップへの要求
OAI-->>FE: 検索結果
FE->>BE: 検索結果を元に回答生成
BE->>OAI: 回答生成のためのLLM要求
OAI-->>BE: 回答
BE-->>FE: 回答
FE-->>U: 回答を表示
BE->>DB: 回答情報を記録
else 評価結果に基づく分岐：追加情報が必要な場合
BE-->>FE: 追加情報を要求
endアウトプット例
検索結果が0件だった場合の分岐を追加し、シーケンス図を更新します。この分岐では、検索結果が0件の場合にどのように対処するかを示します。この場合、バックエンドは検索結果が0件であることをフロントエンドに通知し、フロントエンドはそれをユーザーに伝えます。その後、ユーザーにより詳細な情報を求めるか、別のアクションを取ることが考えられます。更新されたシーケンス図は以下の通りです：
sequenceDiagram participant U as ユーザー participant FE as フロントエンド participant BE as バックエンド participant DB as DB participant OAI as OpenAI API U->>FE: 質問をする FE->>BE: ユーザーの質問を転送 BE->>DB: チャット情報を記録 BE->>OAI: ユーザーの質問を評価 OAI-->>BE: 評価結果 BE->>DB: 評価結果をチャット情報に記録 alt 評価結果に基づく分岐：検索が必要な場合 FE->>OAI: 検索ステップへの要求 OAI-->>FE: 検索結果 alt 検索結果が0件の場合 FE-->>U: 検索結果が見つかりませんでした BE-->>FE: 追加情報を要求 FE-->>U: 追加情報の提供を要求 U->>FE: 追加情報を提供 FE->>BE: 追加情報を転送 BE->>OAI: 回答生成のためのLLM要求 OAI-->>BE: 回答 BE-->>FE: 回答 FE-->>U: 回答を表示 else 検索結果がある場合 FE->>BE: 検索結果を元に回答生成 BE->>OAI: 回答生成のためのLLM要求 OAI-->>BE: 回答 BE-->>FE: 回答 FE-->>U: 回答を表示 end BE->>DB: 回答情報を記録 else 評価結果に基づく分岐：追加情報が必要な場合 BE-->>FE: 追加情報を要求 FE-->>U: 追加情報の提供を要求 U->>FE: 追加情報を提供 FE->>BE: 追加情報を転送 BE->>OAI: 回答生成のためのLLM要求 OAI-->>BE: 回答 BE-->>FE: 回答 FE-->>U: 回答を表示 BE->>DB: 回答情報を記録 endこのシーケンス図により、検索結果が0件の場合の処理が追加され、システムがどのようにしてユーザーにより詳細な情報を要求し、最終的には回答を生成して表示するかが示されています。このような分岐は、ユーザーが提供した情報が不足している場合や、検索結果が見つからない場合に有効です。