LLM可観測性2.0:ログ・トレース・アラート設計
LLMアプリでは従来のAPMが機能しない理由を整理し、OpenTelemetry + LangSmith/Langfuseによるトレース設計・トークンコスト・品質アラートの実装パターンを2026年版でまとめる。
Growth Lab編集部
読了時間 約33分
読み込み中...
3 件の記事が見つかりました
LLMアプリでは従来のAPMが機能しない理由を整理し、OpenTelemetry + LangSmith/Langfuseによるトレース設計・トークンコスト・品質アラートの実装パターンを2026年版でまとめる。
LLM 本番運用に必要なオブザーバビリティを trace / eval / cost の3軸で統合する設計と、Langfuse・Helicone・LangSmith の比較を、Zennのトレンド議論を参照しながら整理する。
AIコーディング前提のObservabilityを、計測対象レイヤー(コード生成 / レビュー / マージ / 障害)と OpenTelemetry / eBPF / LangSmith / 内製 KPI ダッシュボードの 4 軸で整理し、063 CFR 再定義 / 064 Runbook hub と接続する SRE/Platform/EM 向け選定ガイド。