Langfuseでトレース→改善提案AI

## LangfuseトレースからLLMアプリ改善を自動提案するAI ### プロジェクト概要 Langfuseでトレース→改善提案AIは、LLMオブザーバビリティプラットフォーム「Langfuse」で収集されたトレースデータを分析し、LLMアプリケーションの改善点を自動で提案するシステムです。プロンプトの最適化、コスト削減、品質向上のための具体的なアクションを示します。 ### 背景と課題 LLMアプリケーションの開発・運用において、以下の課題がありました。 **可視性の不足**：LLMの動作はブラックボックスになりがちで、なぜ期待通りの結果が出ないのか分かりにくい状況でした。 **コスト管理の難しさ**：APIコストが予想以上にかさんでも、どの部分がコストを押し上げているのか特定が困難でした。 **改善の方向性**：トレースデータは取得できても、そこから何を改善すべきか、専門知識がないと判断できませんでした。 ### ソリューションの詳細 **1. トレース分析ダッシュボード** Langfuseに蓄積されたトレースデータを多角的に可視化します。レイテンシ分布、コスト推移、エラー率、トークン使用量など、重要な指標を一目で把握できます。 **2. 異常検知** 通常と異なるパターン（レイテンシの急増、エラー率の上昇、コストスパイクなど）を自動検出し、アラートを発信します。問題の早期発見と対応を支援します。 **3. プロンプト最適化提案** 成功したリクエストと失敗したリクエストの違いを分析し、プロンプトの改善案を提案します。「この表現を追加すると精度が上がる傾向があります」といった具体的なアドバイスを提供します。 **4. コスト最適化分析** モデル選択、トークン使用量、キャッシュ活用状況を分析し、コスト削減の機会を特定します。「このユースケースなら低コストモデルでも十分な品質が得られます」といった提案を行います。 **5. A/Bテスト支援** プロンプトや設定の変更をA/Bテストとして実施し、統計的に有意な改善かどうかを判定します。データに基づいた意思決定をサポートします。 ### 技術的特徴 LangfuseのAPIを通じてトレースデータをリアルタイムで取得し、分析しています。時系列分析、クラスタリング、パターンマッチングなど、複数の分析手法を組み合わせて改善点を抽出します。 分析結果はSlackやメールで定期配信でき、チーム全体で改善の進捗を共有できます。改善提案にはROI予測（実施した場合の効果見込み）も含まれ、優先順位付けを支援します。 ### 導入効果 導入チームでは、LLMアプリケーションの品質改善サイクルが大幅に加速しました。月次でのAPIコストが30%削減され、同時にユーザー満足度も向上しています。「勘に頼っていた改善が、データドリブンで行えるようになった」という声が寄せられています。