Langfuse - オープンソースLLMOpsプラットフォーム
日本の皆様へ このページは、Langfuseを日本語で分かりやすくご紹介するために作成しました。日本のユーザーや企業の皆様に心より感謝申し上げます。 なお、このページ以外のLangfuseウェブサイトは英語のみでの提供となります。Google Chromeの翻訳機能などをご利用いただくことで、日本語でもご覧いただけます。
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日本でLangfuseのユーザーコミュニティが大きく成長していることを、大変嬉しく思います。皆様からのサポートとフィードバックは、私たちにとってかけがえのない財産です。日本語対応可能なスタッフもおりますので、いつでもお気軽にご連絡ください。 Langfuseをご利用いただき、私たちのプロダクトとコミュニティを支えてくださり、誠にありがとうございます。
Langfuseとは？
Langfuseは、LLM（大規模言語モデル）を活用したソフトウェア開発のために設計された、オープンソースの観測・分析プラットフォームです。開発者や企業がLLMアプリケーションを円滑に構築・改善できるよう、高度なトレーシング（追跡）機能や分析ツールを提供し、モデルのコスト、品質、レイテンシ（応答時間）に関する深い洞察をお届けします。
公開デモのトレース例を見る
Langfuseが選ばれる理由
Langfuseは、市場で最も広く利用されているオープンソースLLMOpsツールです。活発なコミュニティによって、最新のフレームワークとの連携機能が常に開発・メンテナンスされています。
簡単なセルフホスティング。わずが数分でセットアップが完了し、自社のサーバーで運用（セルフホスティング）できます。この手軽さは、特にセキュリティやコンプライアンスを重視する企業にとって大きなメリットです。
最高クラスのトレーシング機能。Langfuseが提供する業界最高レベルのトレーシング機能が、あなたの製品開発と改善を力強くサポートします。
補足：Langfuseが選ばれる理由について、さらに詳しくはこちらをご覧ください。
主な機能
Langfuseは、AIプロダクト開発の全サイクル（開発、テスト、本番環境でのモニタリングやデバッグ）をサポートする、一連の機能を提供します。
モニタリング
- トレース機能：外部 API やツールの呼び出し、コンテキスト、プロンプトなど、LLMアプリケーションの動作の全体像を把握できます。
- リアルタイム分析：応答時間、エラー率、スループットなどの主要なパフォーマンス指標をリアルタイムで監視します。
アナリティクス
- 評価：LLM-as-a-judgeによる評価や、人手による評価を通じて、様々なモデル、プロンプト、設定のパフォーマンスを比較できます。
- テスト：プロンプト管理機能やA/Bテストを通じて、アプリケーションのどのバージョンが最も効果的かを判断するための実験が可能です。
- ユーザーの行動の理解：ユーザーフィードバックをもとに、ユーザーがAIアプリケーションをどのように利用しているかを深く理解できます。
デバッグ
- 詳細なデバッグログ：トラブルシューティングに役立つ、アプリケーションの全アクティビティを網羅したログにアクセスできます。
- エラー追跡：アプリケーション内で発生したエラーや予期せぬ動作を検出し、追跡します。
外部サービス連携
- 主なフレームワークに対応：LangChainやBytePlus、LlamaIndex、AWS Bedrock など など、人気のLLMフレームワークとスムーズに連携できます。
- ノーコードツールに対応：Dify やLangflowのようなプログラミング不要でアプリケーションを構築できるツールとも連携可能です。
- API：柔軟なAPIを利用して、独自のシステム連携やワークフローの自動化を実現できます。
Langfuseを使い始めよう
Langfuseの利用開始は簡単です：
最新情報をチェック： GitHubで Langfuse をスター登録すると、新しいリリース情報をいち早く受け取れます。
サインアップ
Langfuse Cloudで無料アカウントを作成するか、ご自身の環境でセルフホスティングを開始します。新しいプロジェクトを作成し、APIキーを取得すれば準備完了です。
ドキュメンテーションを読む
OpenAI やLangchain などとの連携方法や、API・ローレベル SDKを使ったカスタムモデルのトレース方法については、公式ドキュメンテーションをご覧ください。
アプリケーションと連携：
Langfuseが提供するSDKや連携機能を使って、お使いのアプリケーションに組み込みます。DifyやLangflowなどのノーコードLLMビルダーとも連携できます。
モニタリングを開始する：
データの収集とパフォーマンスの監視を始め、貴重なインサイトを得ましょう。Langfuseはアプリケーションの動作をトレースとして可視化します。また、ダッシュボードでは、モデルのコストや評価スコア、ユーザーフィードバックなどを一覧で確認できます。
日本語の外部リソース：
日本のコミュニティによって作成された、役立つ情報源です。
- 書籍:俺たちと探究する LLM アプリケーションのオブザーバビリティ
- Blog 記事: 生成 AI アプリの出力を Ragas で評価して、Langfuse で GUI 監視しよう！
- Blog 記事: Google Cloud で LLM アプリ監視ツール Langfuse をセルフホスティングする方法
- Youtube: LLM アプリの料金設計と Langfuse を活用した分析設計 | 山下 徳光 / 株式会社グランドリームさん
- Blog 記事: ペアーズにおける評価ドリブンなリリースサイクル：Langfuse をフル活用した LLMOps 基盤
- YouTube: Dify で作ったリモ研 RAG のデータを、Langfuse から出力し、マクロで整形して、LLM と Mapify で可視化し、そこからリモ研 RAG のキャッチコピーに
- Blog 記事: Dify のプロンプト管理を効率的に改善！Langfuse プラグインの簡単な紹介
新しいリソースの追加をご希望の場合は、プルリクエストを送信してください。
カスタマーサポート
私たちは少人数のチームで運営しているため、公式のサポートは英語のみでのご提供となります。ご理解いただけますと幸いです。
- チャットボット（日本語対応）
- GitHub : github.com/langfuse/discussions - 公開フォーラムで質問できます（英語のみ）。
- サポート窓口一覧： すべてのサポート方法についてはサポートページをご覧ください。
- 法人向け日本語サポート： 日本の公式パートナーであるガオ株式会社(GAO,inc.)を通じて、Langfuseのエンタープライズプランを日本円で購入し、日本語でのサポートを受けることが可能です。ご興味のある方はcontact@gao-ai.com までご連絡ください。
- Twitter (コミュニティ有志による運営）
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