Langfuse

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…」

こんにちは。ガオ株式会社の黒澤です。 Langfuse v3.153.0 で [PR #11861 ](https://github.com/langfuse/langfuse/pull/11861 ) がマージされ、LLM-as-a-Judge を Observation 単位で実行できるようになりました。本記事ではその背景と使い方をまとめます。

Google ADK（Agent Development Kit）のトレースに Langfuse のプロンプト情報を紐付ける方法を解説します。これにより、プロンプトごとのコスト・レイテンシ分析や A/B テストが可能になります。

更新日：2月2日 本記事では、LangfuseのTrace詳細画面で利用できる主要な特殊レンダリングパターンを解説します。これらのパターンを活用することで、トレース情報をより視覚的かつ構造的に表示できます。

Geminiの性能向上によりOCRは実用的になりましたが、高精度を目指すならプロンプト調整は必須です。しかし、調整のたびに画像と結果を目視で見比べるのは、手間がかかりミスも誘発します。

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アプリケーションの開発において、プロンプトの改善は避けて通れない作業です。しかし、プロンプトを変更するたびに、こんな不安を感じたことはありませんか？

LLM オブザーバビリティプラットフォーム「Langfuse」に機能を追加して、PR がマージされるまでの過程を紹介します。環境構築でハマったポイントや解決方法もまとめているので、日本語でのコントリビュートガイドとしてもお使いください。

Langfuse MCP Server Arrives as a Tool for Handling Langfuse Prompts in Dify # The release of the Langfuse MCP Server has opened a new avenue for accessing Langfuse’s prompt management capabilities from external tools. Following this release, some may wonder about the role of the “Dify Langfuse Plugin” developed by our company and which solution is better.

DifyでLangfuse Promptを扱うツールにLangfuse MCPサーバーが登場 # LangfuseからMCPサーバー がリリースされ、Langfuseのプロンプト管理機能を外部ツールから利用する新しい道が開かれました。このリリースを受け、弊社が提供する「Dify Langfuseプラグイン」との関係性や、どちらを選ぶべきかという疑問を持つ方もいるかもしれません。

はじめに # LangfuseはSelf-Hosted可能で、過去のブログでもご紹介したとおり、Google Cloud上にも簡単にLangfuse環境の構築が可能です。

はじめに # Langfuseは、LLMアプリケーションの観測性、プロンプト管理、評価を一元管理できるオープンソースプラットフォームです。セルフホストでの運用が可能で、多くの企業が自社環境での導入を進めています。