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Langfuseにおける個人情報(PII)マスキング:Guardrails for Amazon Bedrockの活用
LangfuseにおけるPIIマスキング手法の検討 # 前回の記事 では、llm-guardを用いたPIIマスキングについて検証しました。llm-guardは柔軟なモデル選択が可能である一方、日本語のPII検出にはまだ課題が残ることが分かりました。

自動化ツール n8n と Langfuse の連携
n8nとは何か # n8nは「nodemation」の略称で、ドラッグ&ドロップ操作や各ノードの設定によってワークフローを作成できる自動化ツールです。300以上の組み込みノードを提供しており、Slack、Gmail、Notion、カレンダー、Webhookなど、様々なサービスとの連携が可能です。コードを書くことなく複雑な自動化フローを構築できる一方で、JavaScript や最近はPython を使用したコードの実行をフローに埋め込むことなどにも対応しています。

Langfuseにおける個人情報(PII)のマスキング
·11 分
LangfuseにおけるPIIマスキングの必要性 # チャットボットのようなアプリケーションでは、ユーザーが意図せず個人情報(PII)を入力してしまう可能性があります。個人情報保護の観点から、これらの情報がLangfuseのトレースにそのまま出力されるのは望ましくありません。

Terraform で実現する Langfuse on AWS
はじめに # 本記事では、この Langfuse 環境を AWS 上に構築する方法について解説します

Terraform で実現する Langfuse on Google Cloud
はじめに # 本記事では、この Langfuse 環境を Google Cloud 上に構築する方法について解説します

Dify のプロンプト管理を劇的に改善!Langfuse プラグインのご紹介
1. はじめに # 本記事では Dify の Langfuse プラグインをご紹介いたします。
Dify でアプリを開発する際、ワークフローに直接プロンプトを書き込んでいくと、「前のプロンプトの方が良かったけど消しちゃった」「チームで同じプロンプトをスムーズに共有したいけど…」といったお悩みが出てきませんか?

ADK (Agent Development Kit) で開発したAgentの挙動 を Langfuseで可視化しよう!
はじめに # 本記事では、Agent Development Kit (ADK) によって構築されたAIエージェントの挙動をLiteLLMを通じてLangfuseで可視化する方法について解説していきます。

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。

Langfuse Q1 アップデートと Q2 ロードマップのまとめ
更新日:2025年5月8日
2025年4月9日にLangfuseのTownhall が開かれ、そこで直近のメジャーリリースと今後の予定について発表がされました。Langfuseのアップデートについてその速度と進化をシェアすべく、主な内容をまとめてみました!

LLMOpsとは? MLOpsとの違いや生成AIの評価について解説
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。