LLM as a DataManager

基本構造

1. データA: 共通データの基盤。

2. データa, a’: サービスA、Bが利用する独自形式のデータ。

• データAを元に生成されるが、形式や構造はサービスごとに異なる。

3. 課題:

• データAを基に各サービスに適したデータ形式を提供する。

• 各サービスでの変更をデータAに反映し、一貫性を保つ。

解決策

1. サービスごとのデータ形式最適化

• 方法:

• LLMを活用し、データAを動的にサービスごとに最適化した形式で提供する。

• サービスA: JSON形式

サービスB: XML形式、特定フィールド追加など

• 各サービスの仕様をLLMに教え込み、プロンプトや事前ルールを設定。

2. データ変更の双方向同期

• 方法:

1. 変更イベントの発行:

• サービスAやBでデータ変更が行われた際にイベントを発行。

2. LLMによる変更解析:

• イベントから変更内容をLLMで解析し、差分を検出してデータAに適用。

3. データA更新後の再配信:

• 更新されたデータAを基に、再び各サービス向けに最適化されたデータを生成。

実装上のポイント

1. データスキーマの柔軟性:

• データAをスキーマレス（例: NoSQL, JSON）にして柔軟性を確保。

2. LLMの利用方法:

• 各サービスの仕様をプロンプト設計で定義。適切なデータ変換を実現。

3. イベント駆動アーキテクチャ:

• KafkaやAWS EventBridgeでデータ変更イベントを管理。

4. バージョン管理:

• データの変更履歴を管理して、変更の追跡と復元を可能にする。

全体のフロー

1. データの提供:

• サービスAが要求 → LLMがデータAを基に最適化されたデータを生成。

2. データの変更:

• サービスAでデータが更新 → イベント発行 → LLMが解析し、データAを更新。

3. 変更の反映:

• 更新されたデータAを基に、再び各サービス向けに最適化されたデータを生成して提供。

メリット

• 柔軟性: 各サービスごとのニーズに応じたデータ形式を提供可能。

• 一貫性: データAを基盤にすることで、全体のデータの整合性を確保。

• 効率化: LLMの自然言語処理能力を活用して、動的で柔軟なデータ変換と同期を実現。

この整理された構造により、共通データ基盤を中心に、疎結合なデータ運用とサービス間連携を効率的に実現できます。