ラングヒューズとは
Langfuse：LLMを利用したアプリケーションの観測と分析
Langfuseは、大規模言語モデル(LLM)上に構築されたアプリケーションの包括的な観測性と製品分析を提供するために設計されたオープンソースプラットフォームです。Langfuseは、可視性と洞察にフォーカスした開発者ツール群を提供し、製品チームとエンジニアリングチームがLLMベースのアプリケーションを最適化できるようにします。
主な機能とメリット
包括的なトレースと制御フローの可視化：
- 複雑なLLMアプリケーションの完全なコンテキストをキャプチャします。
- モデルとフレームワークにとらわれないクライアントSDKと統合。
- LLMの推論、埋め込み検索、APIの使用状況、内部システムとのインタラクションを追跡します。
- Langchainのような一般的なフレームワークのための自動化されたインスツルメンテーション。
品質モニタリングと評価
- 出力品質を測定するために、プロダクショントレースにスコアを付けます。
- モデルベースの評価、ユーザーフィードバック、手動ラベリング、および暗黙的なデータシグナルをサポートします。
- 時間経過、ユーザーセグメント別、アプリケーションバージョン間の品質傾向を監視します。
ユーザー意図分析：
- さまざまなユーザーの入力と意図を分類して分析します。
- 実世界の使用パターンや予期しないユーザー行動に関する洞察を得ることができます。
Langfuseの動作](https://assets.zilliz.com/llamaindex_langfuse_docs_426bc58cdb.gif)
ZillizクラウドでLangfuseを使う理由
本インテグレーションは、Langfuseのオブザーバビリティ機能とZilliz Cloudのベクターデータベースソリューションをシームレスに組み合わせ、埋め込み品質と関連性をモニタリングすることにより、retrieval augmented generation (RAG)ワークフローの強化を支援します。また、詳細な分析により、ベクター検索のパフォーマンスと精度を最適化することもできます。
LangfuseをZilliz Cloudと統合することで、開発者はLLMアプリケーションのパフォーマンス、品質、ユーザインタラクションに関する深い洞察を得ることができます。この強力な組み合わせにより、AI主導の機能の継続的な改善が可能になり、ベクトル検索と検索のプロセスが細かく調整され、ユーザーのニーズに沿ったものになります。
Langfuseの観測可能性ツールとZilliz Cloudのベクトル機能の相乗効果を活用して、より堅牢で、効率的で、ユーザー中心のLLMアプリケーションを構築してください。
学ぶ
まずはハンズオンチュートリアルから始めるのが一番です。このチュートリアルでは、LangfuseとZilliz Cloudを使ったRetrieval Augmented Generationソリューションの強化方法を説明します。