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タグ「llm-ops」に分類された、合計 17 件の記事を掲載しています。
LiteLLM ProxyでAPI障害を吸収：フォールバックとRedisキャッシュの集約
プロバイダー障害やレート制限へのリトライ処理、キャッシュ、予算管理を各アプリから剥がす手法を解説。LiteLLM ProxyとRedis、PostgresをDocker Composeで立ち上げ、フォールバックとキー管理を中央集約します。
Inngestで防ぐLLMの二重課金：途中再開とレート制御による耐障害性
LLM処理の中間障害や429による無駄な二重課金をどう防ぐか。Durable Execution基盤Inngestを使い、ステップごとの状態保存、自動リトライ、concurrencyとthrottleによるレート制御パターンを解説します。
Promptfooでプロンプトのデグレを防ぐ：CI回帰テストと評価基準
プロンプト改修による予期せぬ出力崩れを防ぐため、Promptfooを用いたCI回帰テストの構築法を解説。決定論的検証とLLM-as-a-Judgeの使い分け、GitHub Actionsでのコスト管理とPR連携まで網羅します。
LLMルーティングと動的モデル選択：マルチモデル活用で費用と品質を両立
複数のLLMを動的に切り替え、コスト・性能・信頼性を最適化するLLMルーティングと動的モデル選択を解説。プロキシ型・SDK型実装から、Python/TypeScriptでの実例、運用戦略まで、マルチモデル活用術を学び、堅牢なAIアプリ開発を実現します。
安全なAIツール連携の設計：破壊的操作を防ぐラッパーとポリシーエンジン
AIがCLIやWeb APIを安全に利用するための設計パターンを解説。ツールラッパー、プロキシ、ポリシーエンジン、Function Callingを通じて、危険な操作を防ぎ開発生産性を最大化する方法を具体的に紹介します。
AIアプリのモデル選択を解決：LLMルーティングでコスト・性能・信頼性を両立
AIアプリ開発で直面するLLMのモデル選択の悩みを、ルーティングで解決。コスト、性能、信頼性を最適化する実践戦略と、LiteLLMを活用した複数モデルの賢い使い分け方を解説します。堅牢なAI開発基盤構築への第一歩です。
分断されたAI支援はもう不要：統合型開発環境でコンテキストを活かす
GitHub CopilotなどAIツールの断片的な支援に限界を感じていませんか？本記事では、コンテキスト認識を軸にIDEやCLIとAIがシームレスに連携する「AI統合型開発環境」の最新動向と、未来の効率的な開発者体験を解説します。
AIワークフローの「見えない壁」を破る：ログとオブザーバビリティ実践ガイド
AIアプリの非決定的な挙動で悩んでいませんか？本記事では、AIワークフロー特有のログ設計から既存のオブザーバビリティ基盤活用、デバッグと改善サイクルまでを解説。ブラックボックスを可視化し、安定稼働と品質向上を実現する具体的な手法をWebエンジニア向けに紹介します。
AIでPC環境を自動操作：Computer Useの仮想化・セキュリティ・安定稼働
AIがWebブラウザを超えPC環境全体を操作するComputer Useの概念を解説。仮想化によるサンドボックス、プロンプトインジェクション対策、厳格なログ監視といったセキュリティ・安定稼働の設計原則を、Webエンジニアが明日から活用できる実践的な視点で掘り下げます。
AI駆動アプリの安全を担保：サンドボックスでコード実行リスクを制御する設計
AIが生成するコードや外部スクリプトの実行は危険を伴います。Webエンジニア向けにサンドボックス技術の基本から、コンテナ、WebAssemblyを使ったセキュアな実行環境の設計、実装、運用までを解説。AI駆動型アプリケーションのセキュリティを確保する具体策がわかります。
AIワークフローの「なぜ」を解明：OpenTelemetryで思考を可視化し運用デバッグを加速
AIワークフローのブラックボックスな挙動をOpenTelemetryで可視化し、運用フェーズでのデバッグと改善を促進する実践的な方法を解説します。ログ、メトリクス、トレースを活用し、AIの「なぜ」という疑問を解決するヒントを提供します。
開発ワークフローをAIで最適化：CI/CD連携と堅牢なシステム設計
開発ワークフローにAIを統合し、要件定義からデプロイまでを自動化する実践的なシステム設計を解説。CI/CDとAIコンポーネントを連携させ、堅牢なLLM駆動プロセスを構築し開発生産性を飛躍的に向上させる方法を紹介します。
タスクでLLMを使い分け：AIアプリ開発のコスト効率と性能を最適化
複数のLLMをタスクに応じて動的に使い分ける「LLMルーティング」を解説します。コスト最適化、パフォーマンス向上、開発効率を両立する戦略、LangChainを使った実装パターン、運用ベストプラクティスを紹介。AIアプリの設計指針を掴みましょう。
AIアプリの信頼性と長期実行を確保：ワークフローエンジン活用術
LLMアプリやAIエージェントの複雑なタスクオーケストレーション、長期実行、エラーハンドリングに悩んでいませんか？本記事では、TemporalやArgo Workflowsといった汎用ワークフローエンジンを活用し、AIアプリケーションを堅牢かつ効率的に構築する具体的な方法と実践パターンを解説します。開発者が明日から試せるヒントを提供。
AIアプリの信頼性を高めるObservability：ログ・トレース・メトリクスで開発効率化
AIアプリケーション開発で「なぜ期待通りに動かない？」を解決するObservability。ログ・トレース・メトリクスを駆使し、非決定的なAIの内部動作を可視化。信頼性向上と開発効率を両立させる具体的な手法を解説します。
AIエージェントが本番で成果を出すには？フィードバックで育てる運用改善
AIエージェントの本番運用で直面する「精度が上がらない」課題に終止符を打ちませんか？データドリフトやエッジケースに強く、継続的に改善されるフィードバックループ構築、モニタリング指標、プロンプト・RAG・モデルの最適化戦略を解説します。
AIエージェントの思考を可視化！LangSmithでデバッグする戦略
AIエージェントの「なぜ？」を解明。非決定的な振る舞いを克服し、内部の思考プロセスを可視化するデバッグ戦略を解説します。LangSmithなどのツールを活用し、2026年現在のベストプラクティスを実践的に紹介。明日から試せる、堅牢なエージェント開発のヒントが満載です。