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Langfuse(ラングフューズ)

MIT ライセンスで公開されているオープンソースの LLM エンジニアリングプラットフォーム。トレーシング・プロンプト管理・評価・コスト分析・データセット管理を提供し、セルフホストと SaaS の両方で利用可能。LangChain・LlamaIndex・OpenAI SDK 等と統合する。

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2026/6/20 更新
関連タグ
LLM
オブザーバビリティ
OSS
プロンプト管理
評価
MIT

Langfuse とは

Langfuse は、LLM アプリケーションの開発・運用を支援するオープンソースのエンジニアリングプラットフォームです。MIT ライセンスで公開されており、セルフホスト環境で完全にプライベートに運用することも、Langfuse Cloud(SaaS)を利用することもできます。

主要機能

トレーシング

Langfuse のトレーシングは、LLM アプリケーションの実行を「トレース」「オブザベーション(スパン・ジェネレーション・イベント)」の階層構造で記録します。

オブザベーション型用途
GenerationLLM API コール(入出力・モデル・トークン・コスト)
Span任意の処理ブロック(検索・前処理・後処理)
Event単発のイベント記録(ユーザーアクション・エラー)

プロンプト管理

Langfuse は組み込みのプロンプト管理機能を備えており、プロンプトのバージョン管理・A/B テスト・本番デプロイを一元化します。

  • バージョニング: プロンプトの各バージョンを履歴として保持
  • ラベリング: production / staging / latest ラベルでデプロイ管理
  • 変数テンプレート: {{variable}} 形式の変数を定義し、実行時に差し替え
  • SDK 統合: Python/TypeScript SDK からプロンプトを動的に取得

コスト分析

各トレースのトークン消費量とモデル別の単価設定に基づき、リクエストごとのコストを自動算出します。ダッシュボードでは日別・モデル別・ユーザー別のコスト推移をリアルタイムで確認できます。

評価

Langfuse の評価機能は以下の3つの方式をサポートします。

  1. ユーザーフィードバック: エンドユーザーの 👍👎 やスコアをトレースに紐付け
  2. 手動アノテーション: レビュワーが Langfuse UI 上で品質ラベルを付与
  3. LLM 自動評価: 外部 LLM を使った自動スコアリングパイプライン

セルフホスト

Langfuse は Docker Compose でのセルフホストが容易で、PostgreSQL をバックエンドデータベースとして使用します。

必要なインフラ:

  • PostgreSQL: トレースデータ・プロンプト・評価結果の永続化
  • Redis(オプション): キャッシュ・ジョブキュー
  • S3互換ストレージ(オプション): 大容量メディアファイル

最小構成では PostgreSQL + Langfuse コンテナの2つで運用可能で、スタートアップや個人開発者でも手軽に導入できます。

SDK とインテグレーション

統合方式特徴
Python SDK@observe() デコレータで自動トレース
TypeScript SDKコールバックハンドラーで LLM 呼び出しを補足
LangChain CallbackCallbackHandler を渡すだけで全チェーンをトレース
LlamaIndex CallbackLlamaIndex のコールバック機構と統合
OpenAI SDK ラッパーopenai.OpenAI() のドロップインラッパー
Vercel AI SDKNext.js の AI SDK と直接統合
APIREST API で任意のフレームワークから送信可能

FAQ

Q: Langfuse と LangSmith の比較でどちらを選ぶ?

A: データのプライバシーやセルフホスト要件がある場合は Langfuse が有利です。LangChain エコシステムに深くロックインしている場合は LangSmith の統合の深さが強みです。OSS 志向のチームには Langfuse が人気があります。

Q: 無料で使える?

A: セルフホスト版は MIT ライセンスで完全無料です。Langfuse Cloud は Hobby プランで月50,000オブザベーションまで無料で利用できます。

Q: 既存の OTel 基盤と共存できる?

A: Langfuse は独自のトレースフォーマットを使用しますが、OpenTelemetry エクスポーターを介してデータを OTel Collector に転送する統合も可能です。2025年以降、OTel ネイティブサポートの強化が進められています。

この記事について
カテゴリーAI・機械学習
難易度上級
作成日2026/6/20