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Traceloop

Traceloop

LLMアプリの評価・監視を継続的フィードバックループに変え、リリースのたびに品質を向上させるMLOpsツール

Traceloop の詳細

Traceloopは、LLMを活用したアプリケーションの評価(evals)と監視(monitoring)を一元化し、継続的なフィードバックループを構築するためのMLOps・LLMOpsプラットフォームです。モデルの出力品質をリリースごとにトラッキングし、問題の早期発見と改善サイクルの自動化を支援します。

AIアプリケーションを本番環境で運用しているMLエンジニア・AIエンジニア・DevOpsエンジニアに特に適しており、LLMの挙動を継続的に把握・改善したいチームに向けて設計されています。

LLMチェーンやエージェントのトレースを可視化したい場面、プロンプトの変更が出力品質に与える影響を定量的に評価したい場面、または本番環境での回帰を素早く検知してリリース品質を安定させたい場面で特に効果を発揮します。OpenTelemetryをベースにした標準的なインテグレーションにより、既存の開発・監視スタックへの組み込みも容易です。

主な機能

LLMアプリのトレース収集・可視化 / 継続的評価(evals)パイプラインの構築 / 本番環境でのリアルタイム監視 / リリース間の品質比較・回帰検知 / OpenTelemetryベースのインテグレーション / プロンプトバージョン管理と影響分析 / フィードバックループの自動化

Traceloop の主な用途

  • LLMアプリの本番環境での出力品質を継続的に監視したい時
  • プロンプト変更がモデル出力に与える影響を定量評価したい時
  • リリースごとのLLM品質を比較して回帰を素早く検知したい時
  • LLMチェーンやエージェントのトレースを可視化・デバッグしたい時
  • 評価パイプラインをCI/CDに組み込んで自動化したい時

向いているユーザー

  • MLエンジニア
  • AIエンジニア
  • DevOpsエンジニア
  • バックエンドエンジニア
  • AIプロダクトマネージャー

基本情報

開発元
Traceloop
対応プラットフォーム
web

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