LLMOps

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…」

本ブログでは、Langfuseを複数人で運用する環境下において、「プロンプトを誰でも変更されるのが不安」「うっかり本番用のラベルを動かしてしまった」というヒヤリハットや、「誰でも本番環境を変更できてしまう」というガバナンス上の課題を感じていたチームにとって、必須の機能をご説明します！

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。

はじめに # LiveKit Agentsは、音声AIアプリケーションを構築するためのオープンソースフレームワークです。本記事では、Langfuseを使った観測可能性の実装と、その際に遭遇したトレース分離問題の解決方法を紹介します。

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。

以前、Langfuse の mask オプションを利用する際のトレース保存方法について解説しました。（該当記事 ） 当時、 mask オプションに設定した関数内でトレースを保存しようとすると、該当の関数が再帰的に呼び出されてしまう問題がありました。該当記事内では、グローバル変数を用いて制御しましたがあまりスマートな方法とは言えません。

はじめに # 2025年4月9日、GoogleがAgent2Agent（A2A）プロトコルを発表 してから半年以上が経過し、多くの開発者がマルチエージェントシステムの構築に取り組んでいます。

はじめに # RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部知識を参照してLLMの回答精度を向上させる強力な技術です。

AIアプリのセキュリティ問題について # AIを利用したアプリケーションが急速に普及する一方で、悪意あるプロンプトでAIをハッキングしようとする動きも出てきています。

更新日：2025年9月16日 はじめに # 本記事では、Strands Agents とADK の二つのフレームワークを使用したシンプルなエージェント (両方ともLangfuse のMCPサーバーを使う) が、Langfuseを使ってどのように可視化されるのかをクイックに紹介する記事です。最近のアップデートで標準でグラフも出たりして便利です。タイトルが長すぎて、単にリフレーズしただけの冒頭文になってしまいました。

はじめに # 近年、LLMアプリケーションの開発において、複数のLLMプロバイダーを使い分ける必要性が高まっています。 OpenAIのGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど、それぞれ異なる特徴を持っており、それぞれの特徴に合わせてLLMを使い分けるケースも多くあります。 また、コスト最適化の観点から、簡単なタスクには安価なモデルを、複雑なタスクには高性能なモデルを使い分けることも重要です。

更新日：2025年9月16日 LLMアプリケーション開発プラットフォーム「Dify」と、LLMオブザーバビリティツール「Langfuse」を連携させるためのカスタムプラグイン「Dify Langfuse Plugin」が、v0.0.2にアップデートされました。