音声AIを安全に:LLM統合のための堅牢なアーキテクチャsafety#llm📝 Blog|分析: 2026年2月24日 20:30•公開: 2026年2月24日 20:22•1分で読める•Qiita LLM分析この記事は、大規模言語モデル (LLM) を音声AIシステムに統合するための魅力的なアプローチを紹介しています。安全で信頼性の高い動作を保証し、一般的な落とし穴を回避してLLMの可能性を最大化する、有限状態マシン (FSM) 制御構造を強調しています。LLMの「Thinking」状態に焦点を当てることは、レイテンシや制御不能な動作などの問題を回避するための賢い戦略です。重要ポイント•コア原則は、LLMを「Thinking」状態内に維持し、音声出力の直接制御を阻止することです。•有限状態マシン (FSM) が全体の流れを管理し、安全性と無限ループなどの問題を防止します。•このアーキテクチャは責任を分離し、システムの堅牢性を高め、デバッグを容易にします。引用・出典原文を見る"LLMはThinking状態にのみ置くべきです。"QQiita LLM2026年2月24日 20:22* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事AI's Creative Spark: How to Reignite Innovation新しい記事Anthropic Faces Deadline on AI Safeguards関連分析safetyAI求人詐欺を撃退!テクノロジー専門家、警戒心の勝利!2026年2月24日 18:00safetyAIを活用した医療アドバイス:自信を持ってヘルスケアの未来を切り開く2026年2月24日 15:03safety医療AI: ヘルスケア革新の新時代を切り開く2026年2月24日 14:48原文: Qiita LLM