生成AIアプリのトレース
MLflow Tracing は 生成AI アプリの実行フローをキャプチャし、ユーザー入力から最終出力までのすべてのステップを可視化します。 アプリケーション内で何が起こっているかを正確に確認します (プロンプト、モデル呼び出し、ツールの使用状況、レイテンシ、トークン数など)。
このクイックスタートでは、質問に答えながら、デバッグと最適化のための詳細なトレースを自動的にキャプチャするシンプルな 生成AI アプリを構築します。
お好みの開発環境に基づいてクイックスタートガイドを選択してください。
- IDE またはノートブックでローカル - IDE (VS Code、PyCharm、Cursor など) やローカルでホストされているノートブック環境 (Jupyter など) などのローカル開発環境を使用します
- Databricks でホストされているノートブック - ホストされている Databricks ノートブックを使用する
次のステップ
これらの推奨アクションとチュートリアルで旅を続けてください。
- アプリの品質を評価する - トレースされたアプリケーションを体系的にテストし、改善します
- 人間によるフィードバックの収集 - 開発者の注釈を追加し、専門家の知見を収集
- 高度なトレース手法 - 自動トレースと手動トレースのパターンを学習
リファレンスガイド
このガイドで説明されている概念と機能の詳細なドキュメントをご覧ください。
- トレースの概念 - MLflow Tracingの基本を理解する
- トレーシング・データ・モデル - トレース、スパン、属性について学習します
- クエリ トレース - プログラムでトレース データにアクセスする方法について説明します