はじめに # LLM の安全性やガードレールは、サービスごとに説明が分かれ、一国の政府が横断的に示す「公式の基準やルール」がすぐ手元にあるわけではありません。評価を第三者が検証したり、同じ手順を繰り返したりするには、文章だけでは足りない場面があります。

本記事でわかること # LLM-as-a-Judgeで数値スコアを使うことの問題点 Langfuseのカテゴリ型・Boolean型スコアを使って、直感的な Evaluator を設計する方法 JSON Schemaによる型安全な評価出力の仕組み RAG精度・コンテンツ安全性・サポートチケット分類など実務ユースケースへの適用例 対象読者 # Langfuseで LLM-as-a-Judge（自動評価）を運用している方 評価スコアのしきい値設定に迷いを感じている方 評価結果をダッシュボードで分析しやすくしたい方 「0.7以上なら合格」という設計の脆さ # 本番LLMアプリの評価パイプラインを運用していると、自動評価（LLM-as-a-Judge）はもはや欠かせない仕組みです。人間がすべてのトレースをレビューするのは非現実的なため、LLMに評価させるアプローチが普及してきました。

こんにちは。ガオ株式会社の黒澤です。本記事は「LLMOps：評価基盤の設計編 — Langfuse 活用 」の続編です。 設計編では評価軸の定義から Judge プロンプト設計・ゴールデンデータセット構築・メタ評価（Cohen’s Kappa・Confusion Matrix）まで解説しました。本記事ではその後の「誰が・いつ・どうやって評価を運用するか」を整理します。

こんにちは。ガオ株式会社の黒澤です。以前「LLMOpsとは? MLOpsとの違いや生成AIの評価について解説 」で LLMOps の全体像を整理しました。

1. はじめに # LibreChat は、OpenAI・Google Gemini・Anthropic など複数の LLM に対応したオープンソースのチャット UI です。セルフホストすることで、組織や個人の用途に合わせた AI チャット基盤を構築できます。

はじめに # Langfuse ライフ、いかがお過ごしですか。 近いうちに Langfuse が v3 から v4 にアップデートされることを、すでにご存じでしょうか。現在、Langfuse の Web UI の左下に、v4 向けプレビュー体験のトグル「Fast (Preview)」（以前は「v4 Beta」）が表示されています。これをオンにすると、「Langfuseが速くなる」という旨が書かれた確認ダイアログが出ると思います。