解説
解説：マルチモデルAI、ルーティング、オーケストレーション
マルチモデルAIを支える手法をわかりやすく解説する記事群です——ルーティング、コンセンサス、ベスト・オブ・N、検証、RAG、メモリ、コンテキストパック、そして自分のハードウェアでのオープンウェイトモデルの実行まで、実務で判断に迷う場面を中心に扱います。
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- マルチモデルAIとは？一つのモデルに固定せず、一つのワークフローで複数のモデルを使うこと。
- LLMオーケストレーションとは？どのモデルを、どの順序で実行し、出力をどう扱うかを決める層。
- AIモデルルーティングとは？タスク、コスト、プライバシー、レイテンシに応じて選んだモデルへ各リクエストを送ること。
- モデル間フォールバックとは？最初のモデルがダウンした、制限された、拒否したときに何が起きるべきか。
- AIモデルのコンセンサスとは？複数のモデルに同じ質問をして、その一致を信号として使うこと。
- ベスト・オブ・Nとは？複数の候補回答を生成し、最良のものを残すこと。
- AIジャッジとは？あるモデルに他のモデルの回答を評価させること——そしてそれが崩れる場所。
- AI回答検証とは？回答を生成したモデル以外の何かで、その回答を検証すること。
- コンテキストウィンドウとは？一つのリクエストの作業メモリ——そしてなぜそれが記憶ではないのか。
- 検索拡張生成とは？自分の文書を検索し、モデルの前に提示すること。
- AIアシスタントのメモリとは？会話の間に何が持ち越されるのか、そしてそのコスト。
- コンテキストパックとは？意図的に会話へ添付する、再利用可能なコンテキストの束。
- ローカルAIとは？自分が管理するハードウェアでモデルを動かすこと——実際に何が変わるのか。
- オープンウェイトモデルとは？重みをダウンロードできるモデル——「オープン」が意味すること、意味しないこと。
- セルフホストAIとは？モデルだけでなくアプリケーション全体を自前で運用すること。
- OllamaかLlama.cppかオープンウェイトモデルをローカルで動かす二つの方法と、それぞれの適性。
- クラウドAIかローカルAIか本当のトレードオフ——性能と手軽さ対、コントロールとコストの形。
- AIエージェントかチャットボットか答えることと、代わりに行動することの違い。