概要
LLM開発における出力原因の特定やプロンプト改善の影響把握という課題に対し、Langfuseを用いたトレース・プロンプト管理・評価の統合フローを解説する。
詳細内容
LLMアプリケーションの開発と運用を効率化するためのプラットフォーム **Langfuse** の活用方法を、ヘルスケアアプリの実例を交えて解説したガイドです。
1. **トレース機能（Tracing）**: 多段階のLLM呼び出しやツール利用を階層的に記録し、Web UI上で入出力、レイテンシ、コスト、トークン数を可視化します。これにより「回答がおかしい」際の原因特定が容易になります。
2. **プロンプト管理（Prompt Management）**: プロンプトをコードから分離し、**Langfuse** 上でバージョン管理します。production/stagingといったラベルを用いることで、コードのデプロイなしにプロンプトの切り替えやロールバックを可能にします。
3. **評価サイクル（Datasets & Experiments）**: 実際のトレースや手動入力からデータセットを構築し、UI上で新旧プロンプトの出力を並列比較（Prompt Experiments）することで、品質改善のサイクルを高速化します。
LLMの挙動把握に苦労しているエンジニアや、非エンジニアを含めたプロンプト改善フローを構築したいチームにとって、実用的な導入指針となります。