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FDE InterviewCat

01 FDE InterviewCat02 イントロダクション03 第1章:FDE(Forward Deployed Engineer)とは何か04 第2章:FDEに求められる人材像とレジュメ戦略05 第3章:FDEのコーディング面接対策06 3.1 レートリミッター07 3.2 LLM会話履歴サービス08 3.3 フライトチケット予約システム09 3.4 LLM API CLI クライアント10 3.5 AIエージェント・ツールディスパッチャー11 第4章:FDEのシステムデザイン面接対策12 第5章:FDE行動面接(Behavioral Interview)対策13 第6章:実録・トップAI企業のFDE選考体験記
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3.2 LLM会話履歴サービス

問題の理解

会話履歴サービスとは? LLM(大規模言語モデル)はステートレス(状態を持たない)なAPIとして提供されることがほとんどです。つまり、モデル自体は過去のやり取りを記憶していません。ユーザーとAIが自然なチャットを行うためには、システム側で過去の会話履歴を保持し、新しい入力のたびに過去の履歴を含めてAPIに送信する必要があります。
しかし、LLMにはコンテキストウィンドウ(Context Window)と呼ばれる一度に処理できるトークン数(単語の断片のようなもの)の上限があります。会話が長くなりすぎると上限を超えてエラーになるため、適切に履歴をトリミング(刈り込み)する仕組みが不可欠です。この問題は、FDEが日常的に直面する最も実践的な課題の一つです。

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