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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 2 件
LLM 評価 & 可観測性 完全ガイド: Eval Harness、LLM-as-Judge、Tracing、回帰防止 (2025)
モデルを変えたら「何となく良くなった気がする」は科学ではない。2025年のLLMプロダクトの失敗要因1位は「測定していないこと」。Eval harness 設計、LLM-as-judge の落とし穴と補正、Trace・Span・Metric 3層可観測性、本番フィードバックループ、Phoenix・LangSmith・LangFuse・Helicone 比較まで。評価をプロダクト開発の基盤に据える方法。
2026-04-15 · 16 分で読めます #llm-eval#observability#llm-judge#distributed-tracing#langsmithLLMプロダクションモニタリングプラットフォーム比較：LangSmith・LangFuse・Arize Phoenix 実践運用ガイド
LLMプロダクションモニタリングプラットフォーム3種（LangSmith、LangFuse、Arize Phoenix）の総合比較ガイド。トレース収集、プロンプトバージョン管理、評価パイプライン、コストモニタリング、品質ダッシュボード構成、そして実践的な選択基準までコード例とともに解説します。
2026-03-09 · 32 分で読めます #ai-platform#llm-monitoring#langsmith#langfuse#arize