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AIのプロファイリング：LangChain4jとSpring AI

エージェント型アプリケーションには、プロファイリングならではの課題があります。標準的なCPU使用率にとどまらず、パフォーマンスとコストは、フレームワークの抽象化の背後に隠れたプロンプト、RAGリトリーバー、ツール呼び出しの複雑な構造によって決まります。

ベンダーロックインを避けるため、ほとんどの開発者はLangChain4jやSpring AIのようなフレームワークを利用しています。JProfilerのAIプローブは、こうしたフレームワークの内部を深く可視化します。

このスクリーンキャストでは、LangChain4jのカスタマーサポートエージェントをプロファイリングする手順を辿りながら、AIプローブがプロンプトの構成を可視化し、トークン消費の多い外れ値を切り分け、リソースコストを記録されたコールツリーに直接投影する様子を紹介します。