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LLMOps

LLMアプリの評価データをバージョン管理する - Langfuseのデータセットバージョニングで実験の再現性を確保する

LLMアプリケーションの開発で、こんな経験はないでしょうか。 「先週と同じ条件で実験したいのに、データセットを更新したから再現できない…」 「評価データを改善したいけど、過去の結果と比較できなくなるのが怖い…」

Langfuseのマルチモーダル対応:画像・音声ファイルのトレース添付機能がGAに

はじめに # LLMアプリケーション開発において、テキストだけでなく画像や音声などのマルチモーダルなデータを扱うケースが増えています。Langfuseは2024年8月に初めてマルチモーダルトレースのサポートを発表し、同年11月には画像、音声、PDFなどの添付ファイルにも対応する完全なマルチモーダルサポートを実現しました。

Langfuseデータセット構築ガイド:UI・CSV・SDKの徹底比較

·5 分
先日、新規アプリケーションのプロンプトを検討するにあたり、トレースデータ(ログ)が存在しない状態からデータセットを作成する必要がありました。 ある程度のデータ量を用意したかったため、手動入力を避ける方法(SDK や CSV)を調査・検証しました。 本記事では、基本となる UI での登録手順と、今回試した一括登録の手順をそれぞれ整理し、使い勝手や特徴を比較した備忘録として残します。

Langfuse 入門 、そしてなぜ Langfuseが支持をされているのか

1. はじめに: Langfuseとは何か? # 生成AIアプリケーションを本番投入したものの、「何が悪いか分からないが生成AIアプリが思ったように動かない」「ちょっとプロンプトを変えるだけで、アプリ自体をもう一度リリース」「プロンプトやモデルを変えたら精度は上がような気がするが、どれくらい良くなったのかなどは感覚でしかない」「エージェントが暴走して 無限にAPIを叩き続けているが原因が分からない」「どのユーザーセッションで不具合が起きたか追えない」「そもそも役に立ってるのかも分からない」

Agent Development Kit (ADK) のエージェント評価を試してみた!

最近話題の Google 製 AI エージェントフレームワーク「Agent Development Kit (ADK)」を触ってみました! Gemini モデルとの連携がしやすく、柔軟なエージェント開発が可能とのことで、期待が高まります。エージェントが自律的にツールを使うのは凄いですが、ちゃんと意図通り動くか、修正で壊れないかを確認する「評価」も重要ですよね。

LLMOpsとは? MLOpsとの違いや生成AIの評価について解説

·10 分
更新日:2025年4月25日 LLMOps とは? # LLMOps(Large Language Model Operations)とは、大規模言語モデル(LLM)を利用した生成AIアプリケーションの開発から運用、改善までを一貫して管理するための考え方や仕組み(フレームワーク)です。多くの企業では、自社でモデルをゼロから構築するのではなく、OpenAI、Google、Anthropic などが提供する基盤モデルを活用し、プロンプト設計やファインチューニング(微調整)を通じて目的に合った生成AIアプリケーションを開発しています。LLMOpsは、こうした開発・運用プロセスを効率化し、品質管理やガバナンスを実現する上で重要な役割を果たします。

Langfuse / LangSmith 比較レポート

·29 分
更新日:2025年5月3日 本記事は、LLM(大規模言語モデル)アプリケーション開発プラットフォームであるLangfuse と LangSmith を比較するものです。両プラットフォームは、開発者が LLM を活用したアプリケーションを構築・運用することを支援しますが、その出自、焦点、実装において違いがあります。各セクションで、主要な基準で両者を比較し、対比を行なっていきます。なお内容は 2025年2月26日時点においての公開情報をもとに作成されております。

Langfuseによるプロンプト管理 (後半) - プロンプト開発&実験編

更新日:2025年3月8日 [前回の記事 ] では、「Langfuse」を活用したプロンプト管理の方法を具体的に解説しました。Prompt をハードコードすることなく、Diff 、 Commit コメント 、Duplicate (複製) 、タグ などの機能を、直感的にエンジニアから非エンジニアまで幅広く使うことができますという内容です。まだご覧になっていない方は、ぜひチェックしてみてください。