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生成AIアプリケーション開発の効率最大化 と
​導入後の評価プロセスを通じた継続的改善を実現するNo1 OSS LLMエンジニアリングプラットフォーム

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1 

データ収集・モニタリング

  • Tracing: ユーザ利用データ (IN/OUT)の取得と可視化

  • Dataset: リアルタイムデータを評価用素材として管理

  • ​Dashboard: 利用状況、コスト、レイテンシの把握

2

評価・分析

  • Human Annotation: 業務エキスパートの分析・分析

  • ​LLM as a Judge: LLMによる自動評価

  • Analysis: 問題発生時などにおける原因の特定

3

修正・調整・実験リリース

  • プロンプト管理: プロンプトのコードとの分離、更新 

  • 各種パラメータの管理：モデル、メタデータ etc

  • 適用前の事前テスト：Datasetを利用したと評価

4

適用と確認 〜 改善サイクル

  • A/B テストによるリリース

  • リリース管理とその後の継続的なモニタリング

生成AIアプリのライフサイクル：開発から性能評価、ユーザ体験向上を実践するアプローチとは
〜Langfuseで今すぐ始められるベストプラクティス〜

2025 / 03 / 12 (水) 10:00 - 11:00 Webinar

詳細はこちら

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​日本語訳付: Langfuse CEO Marc による 10分間デモ動画

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