LLM オブザーバビリティと AI アプリ監視

LLM 監視で答えるべき問い

どのステップが遅延、エラー、コスト、予期しない出力を生んだのか

有効な LLM Trace は、実際に計装したモデル、入出力、Token、時間、状態、検索、ツール、下流サービスを保持します。運用テレメトリだけで回答品質や事実性を証明することはできません。

ソリューション概要

Guance LLM Explorer は、ドキュメント化された LLM の Trace と Span を整理し、モデル呼び出しと実行経路の検索・確認を支援します。利用できる項目、プロバイダー、フレームワーク、スコア、相関は、選択した計装と最新資料に依存します。

運用上の課題

一つの回答に多くの処理がある：検索、ツール、モデル、API、アプリコードのどこでも遅延や失敗が起こります。

Token 合計だけでは分からない：どのモデル、Prompt 経路、ツール、テナント、リリースが使用量を生んだか見えません。

予期しない出力を再現しにくい：入力、コンテキスト、パラメーター、検索結果、ツール、アプリ版でモデル挙動が変わります。

Prompt に機密情報が含まれる：入出力、ユーザー属性、検索内容には、最小化、マスキング、権限、保持の判断が必要です。

Guance が支援するワークフロー

対応する LLM 処理を計装：モデル、検索、ツール、アプリ処理の対応 Trace／Span 項目を収集します。

文脈付きで性能と使用量を分析：時間、状態、Token、モデル、経路、リリース、ワークフローを比較します。

アプリケーションの根拠へ進む：共通 Trace とサービス情報から、構成済み API、ログ、DB、インフラを確認します。

収集内容を統制：入出力の収集、マスキング、サンプリング、保持、ロール別表示を定義します。

調査ワークフロー

計装された要求経路を階層で確認

Trace と Span を使う：モデル、検索、ツール、API、アプリ処理の時間関係と親子関係を確認します。

遅い処理と Token 使用量の多い処理を特定

同条件で比較：モデル、処理、リリース、状態、経路、ワークフローで分けて判断します。

AI の挙動をアプリスタックへ接続

Trace コンテキストを維持：LLM 処理から対応するサービス、ログ、依存先、実行環境へ進みます。

Prompt と出力を統制対象として扱う

必要な情報だけ収集：機密内容を最小化し、マスキング、アクセス、保持期間を設定します。

よくある質問

LLM Explorer では何を確認できますか？

現在の資料では、計装・送信された場合に、LLM の Trace／Span、入出力、モデル、Token、実行時間、状態、階層、Metrics、Scores を確認できます。

遅い、または失敗した LLM 要求を調べるには？

実行時間や状態から Trace ツリーを開き、モデル、検索、ツール、API、下流サービスを比較します。利用できる経路は構成済み計装に依存します。

回答品質を自動判定できますか？

構成済みのスコアや評価結果を保持できますが、運用テレメトリだけで事実性や業務品質を証明しません。基準、データセット、人手レビュー、担当を別途定義してください。

Prompt と応答をどう保護しますか？

調査に必要な情報だけを収集し、機密情報を除外またはマスクし、アクセスと保持を制限します。選択した導入方式で利用できる制御を確認してください。

モデル、ツール、検索、サービスをまたぐ LLM 要求を追跡