処方
LLMアプリケーションのデバッグが難しいという核心的な問題は、Langfuseの観察とデバッグ機能によって3つのステップで解決できます：
- フルリンク・トレーサビリティPython/JS SDKをインストールした後、@observeデコレーターを使って各呼び出し（入力/出力/遅延）を自動的に記録するか、コードにトレースポイントを手動で挿入します。
- 問題志向セッションID、例外ステータスによるフィルタリングをサポートし、失敗したリクエストを素早く見つけることができます。
- 文脈依存デバッグ特定のトレースをクリックすると、（アップストリームの関数パラメータを含む）完全なコンテキストが表示され、プレイグラウンドと組み合わせることで、即座にプロンプトの単語を変更して問題を再現することができます。
特にRAGプロセスでは多段階マーキングベクターの検索/再配置のような重要な段階で独立したトレースを挿入し、最終的にタイムライン付きの視覚的なフローチャートを生成する（以下の例のように）。本番環境では、高い並行性下での安定性を確保するため、Kubernetesでのデプロイを推奨する。
この答えは記事から得たものである。Langfuse：LLMアプリケーションのためのオープンソース観測・デバッグプラットフォームについて
