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LLM アプリケーションは従来のソフトウェアとは異なる方法で失敗し、標準的な APM では捉えられないセマンティックな挙動の可視化が必要である。
Langfuse は、独自開発のドキュメントチャットボート向け評価設定を公開し、完全な新規作成ではなく既存設計のコピー活用を推奨したと報告している。
LayerX バクラク事業部は LLM 機能増加に伴うトレース記録遅延に対し、Langfuse の取り込み処理を改善し、使用している ClickHouse の負荷を軽減した。
Langfuse Engineering は、金融サービス分野における大規模言語モデルおよび AI エージェントの導入リスク管理のため、デプロイゲートの構築手法について報告した。
AIエージェントの構築において、OpenEvalsとLangfuseを活用したマルチターン(複数回の対話)評価の重要性と始め方を紹介しています。
AI Shift社の技術者がLangfuseのセルフホスト導入時に直面した具体的な問題点とその解決策を実践的に解説しています。