LLMOps 設計・運用

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LLMアプリケーション基本構成

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

def chat(messages: list[dict], system: str = None) -> str:
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-20250514",
        max_tokens=4096,
        system=system or "You are a helpful assistant.",
        messages=messages
    )
    return response.content[0].text

RAG基本パターン

from anthropic import Anthropic
import chromadb

# ベクトルDB初期化
chroma = chromadb.Client()
collection = chroma.get_or_create_collection("docs")

def rag_query(query: str, k: int = 5) -> str:
    # 関連ドキュメント検索
    results = collection.query(query_texts=[query], n_results=k)
    context = "\n\n".join(results["documents"][0])
    
    # LLMに回答生成
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-20250514",
        max_tokens=4096,
        system="以下のコンテキストに基づいて質問に回答してください。",
        messages=[
            {"role": "user", "content": f"コンテキスト:\n{context}\n\n質問: {query}"}
        ]
    )
    return response.content[0].text

LLMOps原則

1. 評価駆動: デプロイ前に必ず評価
2. プロンプトバージョン管理: プロンプトをコードとして管理
3. コスト監視: トークン使用量を常に監視
4. フォールバック設計: モデル障害時の代替経路
5. ガードレール: 入出力のバリデーション

詳細ガイド

• プロンプトエンジニアリング: [reference/prompting.md](reference/prompting.md)
• RAG設計: [reference/rag.md](reference/rag.md)
• 評価パイプライン: [reference/evaluation.md](reference/evaluation.md)
• 本番運用: [reference/production.md](reference/production.md)

ユーティリティスクリプト

# プロンプト評価実行
python scripts/evaluate_prompts.py prompts/ test_cases.jsonl

# トークンコスト計算
python scripts/estimate_cost.py --model claude-sonnet-4-20250514 --input-file data.jsonl

# RAGインデックス構築
python scripts/build_index.py --docs ./documents --output ./index

ワークフロー: LLMアプリ構築

進捗チェックリスト:
- [ ] 1. ユースケース定義・要件整理
- [ ] 2. プロンプト設計・プロトタイピング
- [ ] 3. 評価データセット作成
- [ ] 4. 評価パイプライン構築
- [ ] 5. RAG/ツール統合（必要な場合）
- [ ] 6. ガードレール実装
- [ ] 7. 本番環境デプロイ
- [ ] 8. モニタリング設定