Google Cloudは、「GenOps: learning from the world of microservices and traditional DevOps」というブログ記事を公開しました。この記事では、マイクロサービスやDevOpsとの類似点と相違点に焦点を当てながら、生成AIアプリケーションの独自の特性に対応する新しい「GenOps」チームの必要性について論じています。

私が特に興味深いと感じたのは、「AIエージェント」と「マイクロサービス」の類似性です。どちらも独立した機能単位ですが、AIエージェントはAIモデルへの依存による非決定的な動作によって区別されます。

この記事では、モデル管理とプロンプト、モデル評価、モデルセキュリティ、集中型ツール管理についても洞察に満ちた考え方が示されています。モデルのレビューと承認、プロンプトのバージョン管理、モデルの応答品質の継続的な評価、モデルセキュリティゲートウェイ、集中型ツール管理の重要性を強調することは、生成AIアプリケーションの責任ある効果的な展開を保証するために非常に重要です。

GenOpsの概念は、生成AIアプリケーションが進化し成熟し続けるにつれて、ますます重要になると考えています。組織は、Gen AIの展開を成功させるために、新しいプラクティスとツールを採用する必要があります。