LLMOps

LLMOps（LLM Operations）とは、LLMを活用したアプリケーションを本番環境で安定的に運用するための実践・ツール・プロセスの総称です。MLOps（機械学習運用）の考え方をLLM特有の課題に合わせて拡張したものです。

LLMOpsが重要な理由は、LLMアプリケーションの本番運用にはMLOpsとは異なる独自の課題があるためです。従来のMLと異なり、LLMではモデル再学習よりもプロンプト改善が主な改善サイクルとなります。また出力の品質評価が難しく（正解が一意ではない）、ハルシネーションの監視、コスト（トークン消費量）管理、レイテンシ最適化なども重要なオペレーション課題です。

具体的な実践領域として、プロンプトバージョン管理（実験追跡）、出力品質のオンライン評価（LLM-as-a-Judge）、RAGパイプラインの監視、A/Bテスト、コスト・レイテンシのモニタリング、ガードレール（有害出力フィルタ）などが含まれます。ツールとしてはLangSmith、Phoenix（Arize）、Langfuse、Weights & Biases Promptsなどが普及しています。prompt-cachingはLLMOpsにおけるコスト最適化の重要な手法の一つです。