Amazon BedrockでSQL生成がボトルネックになっている場合、以下の対策が有効と考えられます。
プロンプトとスキーマ情報の最適化
- スキーマ情報の絞り込み: 大規模なスキーマ全体をプロンプトに含めるのではなく、ユーザーの質問に関連するテーブルやカラムのみを動的に取得し、プロンプトに渡します。これにより、プロンプトのサイズが小さくなり、LLMの処理速度が向上します。
- プロンプトテンプレートの調整: 明確で簡潔なプロンプトテンプレートを使用し、LLMにSQL生成の指示を具体的に与えます。
few-shot学習として、いくつかの成功例をプロンプトに含めることも有効です。
LLMのモデル選定
- レイテンシー重視のモデル選択: 大規模で複雑なモデル（例：Claude 3 Sonnet）は強力ですが、応答に時間がかかる場合があります。単純なSQL生成タスクであれば、より高速なモデル（例：Claude 3 HaikuやAmazon Titan Liteなど）を試すことで、レイテンシーが改善する可能性があります。用途に応じてモデルを使い分けることが重要です。
Bedrock Agentの活用
- 動的なスキーマ取得: Bedrock Agentは、ユーザーの質問に応じて必要なツール（Lambda関数など）を呼び出し、データベースのスキーマ情報を動的に取得できます。これにより、常に最新かつ関連性の高いスキーマ情報のみをLLMに提供でき、プロンプトの最適化と精度向上が図れます。
- 自己修正機能の実装: Agentにエラー処理の仕組みを組み込むことで、生成されたSQLがデータベースで実行できない場合に、エラーメッセージをLLMにフィードバックし、自動で修正を試みることができます。これにより、手動でのデバッグや再実行の手間が省け、全体のワークフローが効率化されます。
キャッシュと非同期処理の導入
- クエリのキャッシュ: よく似た質問や繰り返されるクエリに対しては、キャッシュ機構を導入します。これにより、同じSQL生成処理をBedrockで再度実行することなく、過去の生成結果を再利用でき、応答時間が大幅に短縮されます。
- 非同期API呼び出し: アプリケーションが応答待ちでブロックされないように、非同期API呼び出しを活用します。これにより、Bedrockの応答を待つ間に他のタスクを実行でき、アプリケーション全体のパフォーマンスが向上します。
ボトルネック解消のヒント
Amazon Bedrock AgentCoreを使って本番環境に対応したAIエージェントを構築する方法が解説されており、ボトルネック解消の一助となる情報が得られる可能性があります。
Building your first production-ready AI agent with Amazon Bedrock AgentCore | AWS Show & Tell
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