本番用の用途例

多言語チャットボット用LLM API

旅行サービスが英語、日本語、スペイン語、中国語に対応します。 会話の言語と地域を判定し、対応する製品用語と規約を読み込みます。固定の製品名を翻訳せずに回答します。

地域ごとの用語を維持する多言語サポート会話
多言語チャットボット用LLM API

本番用の実装例

API・主モデル・代替の設定

本番向けの選択推奨理由
APIPOST /v1/chat/completionsOpenAI互換のサーバー側リクエスト
主モデルgemini-2.5-flash多言語で応答速度が重要なチャットには、まずGemini 2.5 Flashを選びます。
代替モデルgpt-5.6-terraTerraは、同じ母語話者のチェックを通過した言語でのみ使います。 規約が複雑な対応や混合言語の失敗は、Solまたは担当者へ回します。
難しい作業の上位モデルgpt-5.6-sol主モデルが品質・複雑さの基準を満たせない場合だけ使う
出力仕様用途に合うテキスト・修正地域に合った回答を返し、固定用語を維持します。他地域の規約は混ぜません。
01
利用場面

本番アプリでの多言語チャットボット

旅行サービスが英語、日本語、スペイン語、中国語に対応します。 会話の言語と地域を判定し、対応する製品用語と規約を読み込みます。固定の製品名を翻訳せずに回答します。

品質は言語ごとに評価します。 平均点だけでは公開しません。その地域の母語話者が意図、用語、口調、断る対応を確認してから公開します。

02
構成

多言語チャットボットの処理の流れ

  • 言語と地域を別々に判定する。
  • 地域の用語集と承認済み規約を読み込む。
  • 対象言語で直接回答を作る。
  • 固定用語、数値、規約の表現を確認する。
  • 未対応の言語や確信の弱い回答は担当者へ回す。
03
APIリクエスト

LLMFly AIでgemini-2.5-flashを呼び出す

リクエストはサーバーから送ります。例の内容と仮のツールスキーマを、アプリのデータとツールに置き換えてください。

request.example
curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.5-flash",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Reply in the detected locale. Preserve GLOSSARY terms exactly. Use only the supplied locale policy and do not translate protected product names."},
      {"role": "user", "content": "Explain the cancellation window in the customer's language using the locale policy."}
    ]
  }'
04
モデル選び

主モデルにgemini-2.5-flashを選ぶ理由

多言語で応答速度が重要なチャットには、まずGemini 2.5 Flashを選びます。

Terraは、同じ母語話者のチェックを通過した言語でのみ使います。 規約が複雑な対応や混合言語の失敗は、Solまたは担当者へ回します。

05
合格基準

多言語チャットボットの合格基準

測定項目合格条件
意図の維持全対応言語で、求められた操作と制約を維持する
用語の正確さ固定の製品・法律・専門用語を地域の用語集に合わせる
母語話者の確認母語話者が大幅な修正なしで、意味、口調、自然さを認める
言語ごとの速度と費用公開する各言語が、それぞれの応答時間と会話費用の基準を満たす
06
失敗時の対処

本番前に対処する失敗

  • 英語の結果だけで他言語を判断する
  • 評価用データを機械翻訳する
  • 地域の規約を無視する
  • 平均点で弱い言語を隠す
07
出力

出力と実行記録

地域に合った回答を返し、固定用語を維持します。他地域の規約は混ぜません。

本番の実行ごとにモデルID、リクエストID、トークン使用量、再試行、検証結果、最終的な扱いを記録してください。

よくある質問

英語の指示を翻訳して使えますか?

意図、口調、用語、規約は地域で変わるため、その言語で書いた例を使います。

全言語を1つのモデルに任せるべきですか?

言語ごとのテストに合格した場合に限ります。個別に検証したモデルへ言語ごとに振り分ける方法もあります。

複数言語が混じる会話はどうテストしますか?

実際の混合言語メッセージを使い、意図と必要な用語が保たれるか確認します。

自分の入力で構成を試す

同じリクエスト、ツール、検証ルールで主モデルと代替モデルを比較します。

モデルを比較する