AIの「考え」が見える！LangSmithでLLMアプリをデバッグする最強メソッド

はじめに

「LLMが変な回答をしたけど、プロンプトのどこが悪かったのか分からない」「検索機能が動いているのか、検索結果が悪いのか判断できない」。複雑なLLMアプリケーションを作っていると、こうした悩みに必ず直面します。

そこで導入すべきなのが、LangChain社が提供する開発者向けプラットフォーム「LangSmith」です。これを使えば、AIアプリの内部動作をレントゲンのように透視し、ボトルネックやエラーの原因を瞬時に特定できます。

ブラックボックス問題

Issue

従来のデバッグ手法（printデバッグ）では、チェーンの途中経過（中間出力）や、Agentがどのツールをどのような引数で呼んだか、といった複雑なフローを追うのが困難です。

LangSmithは、LangChainの全てのステップ（Run）を自動的にクラウド上に記録し、WebUIで綺麗にツリー表示してくれます。

LangSmithのセットアップ

利用開始は非常に簡単です。アカウントを作成し、APIキーを取得したら、環境変数を設定するだけです。コードの修正は一切不要です。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"
export LANGCHAIN_API_KEY="your-api-key"
export LANGCHAIN_PROJECT="my-agent-project"

これだけで、以後実行される全てのLangChainコードが自動的にトレースされ、ダッシュボードに送信されます。

トレーシング機能（実行ログの可視化）

ダッシュボードを見てみましょう。

入力と出力: 各ステップに何が入り、何が出たか。
レイテンシ: どの処理に時間がかかっているか（OpenAIの待ち時間なのか、自前のDB検索なのか）。
トークン消費量: 今回の実行でいくらコストがかかったか。

これらがツリー構造で展開され、クリック一つで詳細を確認できます。「なぜこの回答になったのか」の根拠が全てログとして残るため、改善のサイクルが劇的に速くなります。

テストと評価（Evaluation）

デバッグだけでなく、品質管理にも使えます。データセット（Q&Aペアなど）をアップロードし、「LLM-as-a-Judge」（GPT-4などの強いモデルに採点させる）機能を使うことで、プロンプト変更前後の性能変化を自動テストできます。

「プロンプトを変えたら、前の質問に答えられなくなった」という回帰バグ（Regression）を防ぐためには必須の機能です。

まとめ

LangSmithは、プロトタイプから本番運用へ移行するフェーズで必須となるツールです。個人開発レベルなら無料枠で十分に使えるので、LangChainを使うなら是非セットで導入してください。

Privacy

社外秘データを扱う場合は、オプトアウト設定やセルフホスト版（エンタープライズ向け）の検討が必要になる場合がありますが、開発段階では強力な味方になります。

次回は、Agentが自律的に外部APIを操作するための仕組み「Function Calling / Tools」について解説します。

なんでも技術ブログ

このブログを検索