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LLM ベースのルーティング(LBR)
専門化された LLM ルーターを用いて受信リクエストを分析し、クエリの特性に基づいて最も適したモデル、API エンドポイント、または処理パイプラインへ動的に振り分ける、インテリジェントなクエリ分配システム。意図分類と能力のマッチングによって、リソースの最適な活用と応答品質を確保する。
複雑さ: mediumルーティング
30秒でわかる概要
- 概要
- クエリの意図を解析し、既知の能力と突き合わせて、受信リクエストを異なるモデルやエンドポイントに振り分けます。
- 使いどころ
- 複数の専門モデル、API、パイプラインを備え、リクエストの種類ごとに異なる処理経路が必要なシステムに向きます。
- 注意点
- ルーターの分類ミスはリクエストを誤ったエンドポイントに送り、品質を落としたり、コストの高いフォールバック処理を招いたりします。
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LLM ベースのルーティング: 概要
専門化された LLM ルーターを用いて受信リクエストを分析し、クエリの特性に基づいて最も適したモデル、API エンドポイント、または処理パイプラインへ動的に振り分ける、インテリジェントなクエリ分配システム。意図分類と能力のマッチングによって、リソースの最適な活用と応答品質を確保する。
- Intent classification and query understanding
- Multi-model orchestration with capability awareness
- Cost-performance optimization through smart routing
- Latency-aware routing for real-time applications
- Fallback mechanisms and graceful degradation
- A/B testing and performance monitoring
- Custom routing rules and domain-specific logic
- Load balancing across model instances
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- RouteLLM: Learning to Route LLMs with Preference Data (2024)arXiv:2406.18665
- Building Effective Agents - Anthropic (2024)
- A Survey on LLM-based Multi-Agent Systems (2024)
- A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models: Techniques and ApplicationsarXiv:2402.07927
- LangChain Routing Documentation
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
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