[Part 1] Spring AIの事例から学ぶAIアプリケーション制御手法：コスト・品質・リスク・フローの制御

Spring AIでAI機能を実装したら、次はAIがどのように動作するのかを観察し、コスト・品質・リスク・処理フローをどう制御するかを考える番です。 LLMを呼び出し、RAGを接続して構造化された応答を受け取るだけでは、AIアプリケーションが十分に信頼できるとは限りません。実際のアプリケーションでは、リクエストがどの経路で処理されたのか、モデルにどれだけのコンテキストを渡しているのか、生成された結果をどこまで信頼できるのか、危険な推奨をどう制限するのかまで、あわせて考える必要があります。 この講義では、Spring AIベースのIncident Responderアプリケーションを一貫した題材として使用します。正常に動作するものの、まだ十分に制御されていないbaselineから始め、実際の実行結果を観察して問題を見つけた後、コードに制御ポイントを追加し、改善前後を比較します。 これを通じて、特定のAI機能の使い方をもう一つ学ぶだけでなく、確率的に動作するAIをJava/Springアプリケーション内でどのように観察・制限・検証するのかという設計の視点を身につけます。