【ITニュース解説】Flow-Run System Design: Building an LLM Orchestration Platform

近年、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）は、文章の作成や要約、質疑応答など、様々なタスクで高い能力を発揮している。しかし、実際の業務でLLMを活用する場合、単一の処理だけでは完結せず、「顧客からの問い合わせメールを読み取り、内容を分析し、関連情報をデータベースから検索し、回答案を生成して担当者に通知する」といった、複数のステップを組み合わせた複雑な処理が求められる。このような複数の処理を連携させ、一連の流れとして自動化する技術を「LLMオーケストレーション」と呼ぶ。今回紹介する「Flow-Run」は、このLLMオーケストレーションを効率的かつ安定的に実現するために設計された、オープンソースのプラットフォームである。そのシステム設計を理解することは、LLMを活用したアプリケーション開発の基礎を学ぶ上で非常に有益だ。

Flow-Runのシステム設計における中心的な概念は「タスク」と「フロー」である。ここで言う「タスク」とは、処理の最小単位を指す。例えば、「LLMを呼び出して文章を要約させる」「特定の相手にメールを送信する」「データベースから顧客情報を取得する」といった個々の操作がタスクにあたる。そして、これらのタスクを目的の順序や条件に従ってつなぎ合わせ、一連の処理の流れとして定義したものが「フロー」である。フローは、各タスク間の依存関係を明確にする「グラフ構造」で表現される。この構造により、「タスクAが完了したらタスクBを実行し、タスクBの結果に応じてタスクCかタスクDのどちらかを実行する」といった複雑な分岐や条件付きの処理も柔軟に構築することができる。

複雑なフローを効率的に実行するため、Flow-Runはタスクの「並列実行」という仕組みを取り入れている。フローの中には、他のタスクの結果を待たずに独立して実行できるタスクが存在する場合がある。例えば、あるフローが「ユーザー情報をデータベースから取得する」タスクと「最新の市場データをウェブから収集する」タスクを含む場合、これら二つのタスクは互いに依存していないため、同時に実行することが可能だ。Flow-Runは、「BFS（幅優先探索）」と呼ばれるアルゴリズムを用いて、このように並列実行が可能なタスクを自動的に特定し、同時に処理を進める。これにより、すべてのタスクを一つずつ順番に実行するよりも、フロー全体の処理時間を大幅に短縮することができる。

業務で利用されるシステムには、何よりもまず安定性と信頼性が求められる。Flow-Runは、堅牢な「データモデル」を設計することで、この要求に応えている。システムは、ユーザーを管理する「アカウント」、利用するLLMを提供する企業（OpenAIなど）を示す「プロバイダー」、具体的なLLMの種別（GPT-4など）を示す「モデル」、そして前述の「タスク」と「フロー」といった要素を、データベース上で明確に区別して管理する。この設計により、複数の企業やユーザーが同じシステムを共有しながら安全に利用できる「マルチテナンシー」を実現している。さらに、ネットワークの不安定さや外部サービスの一次的な障害によってタスクが失敗した場合に備え、処理を自動的に再実行する「リトライ」機能も組み込まれている。これにより、一時的なエラーが発生しても処理が中断されることなく、最終的に完遂される確率を高めている。

開発者が直感的かつ容易にシステムを利用できることも重要な設計要素である。Flow-Runでは、フローやタスクの定義に「YAML」というデータ形式を採用している。YAMLは、プログラムコードに比べて構造がシンプルで人間が読み書きしやすいため、どのような処理が定義されているのかを一目で把握することが可能だ。このように、特定の目的（この場合はフロー定義）のために作られた簡易的な言語を「DSL（ドメイン固有言語）」と呼ぶ。また、外部のアプリケーションからFlow-Runの機能を呼び出すための「API」も提供されている。このAPIには、システムの信頼性を高めるための工夫が凝らされている。例えば、ネットワークの遅延などが原因で同じAPIリクエストが誤って二度送信された場合でも、処理が二重に実行されることを防ぐ「重複排除」の仕組みが備わっている。これは、APIを呼び出す側がリクエストごとに一意のIDを付与することで実現されており、意図しないデータの不整合を防ぐ上で重要な役割を果たす。

システムの利用が拡大し、処理するデータ量が増加しても安定した性能を維持するためには、拡張性（スケーラビリティ）の確保が不可欠である。Flow-Runの設計は、将来的な成長を見越して、いくつかのスケーリング戦略を想定している。まず、処理負荷が増加した際には、処理を実行するサーバーの台数を増やす「水平スケーリング」によって、システム全体の処理能力を向上させることができる。また、システムの根幹であるデータベースへのアクセスが集中して性能が低下するのを防ぐため、データの読み取り専用コピーを作成して負荷を分散させる「リードレプリカ」や、複数のサーバーでデータベースを構成する「クラスタリング」といった技術の導入も考慮されている。さらに、単一のLLMに依存するリスクを避けるために複数のLLMプロバイダーを使い分けたり、コスト管理のために同じプロバイダーの複数アカウントを管理したりする運用にも対応できるよう設計されており、多様なビジネス要件に柔軟に対応することが可能だ。Flow-Runのシステム設計は、LLMを組み込んだ複雑な処理を自動化するための、効率性、信頼性、そして拡張性を兼ね備えた実践的なアプローチを示している。