LLMアプリの本番稼働において不可欠なObservabilityの重要性を解説。トレーシングやトークン消費、エラー率の継続的な監視がなぜ必要なのか、従来の監視手法との違いを交えて改善サイクルを回すための仕組みを説きます。
LLMアプリを本番で監視する：Weights & BiasesとMLflowでObservabilityを実装する方法
編集メモ: LLMアプリの安定稼働には、トレーシングやトークン消費等の可観測性が不可欠であり、これらを実装して継続的に改善する運用体制の構築がプロダクトの品質を左右します。