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3日前
Google Dataflow で費用対効果に優れた高スループットな生成 AI ワークフローを構築する
Google Dataflow と Agent Development Kit（ADK）を組み合わせ、CPUベースの軽量な感情分類モデルで大半のイベントを事前フィルタし、対応が必要な少数のネガティブなケースのみを生成AIエージェントにルーティングするハイブリッドストリーミングパイプラインの設計パターンを紹介する記事。Apache BeamのRunInference変換を使い、BigQuery検索やGmail送信などのツールを持つエージェントが実行時に動的な対応手順を決定することで、静的DAGに条件分岐をハードコードせずに適応的な実行を実現し、API課金・レイテンシ・レート制限の3つのボトルネックを回避しつつコスト削減とスループット向上を両立させる。
Google Dataflow と Agent Development Kit（ADK）を組み合わせ、CPUベースの軽量な感情分類モデルで大半のイベントを事前フィルタし、対応が必要な少数のネガティブなケースのみを生成AIエージェントにルーティングするハイブリッドストリーミングパイプラインの設計パターンを紹介する記事。Apache BeamのRunInference変換を使い、BigQuery検索やGmail送信などのツールを持つエージェントが実行時に動的な対応手順を決定することで、静的DAGに条件分岐をハードコードせずに適応的な実行を実現し、API課金・レイテンシ・レート制限の3つのボトルネックを回避しつつコスト削減とスループット向上を両立させる。