Opikを統合
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Opikは、大規模言語モデル(LLM)アプリケーションを評価、テスト、および監視するためのオープンソースプラットフォームです。LLMベースのアプリケーション開発において、直感的な評価・テスト・監視機能を提供し、開発効率の向上を支援します。
詳細については、Opikをご参照ください。
右上のユーザーメニューからAPI Keyを選択し、APIキーを取得・コピーしてください。
DifyアプリケーションでOpikを設定します。監視するアプリケーションを開き、サイドメニューで監視を選択し、ページ上のアプリケーションパフォーマンスを追跡をクリックします。
設定後、Opikで作成したAPI Keyとプロジェクト名を設定ページに貼り付けて保存します。
保存に成功すると、現在のページで監視ステータスを確認できます。
設定が完了すると、Difyアプリケーションを通常通りデバッグまたは使用できます。すべての使用履歴はOpikで監視可能です。
Opikに切り替えると、ダッシュボードでDifyアプリケーションの詳細な操作ログを確認できます。
Opikの詳細なLLM操作ログにより、Difyアプリケーションのパフォーマンスを最適化できます。
ワークフローと会話フローの追跡に使用
workflow_app_log_id/workflow_run_id
id
user_session_id
- メタデータに配置
workflow_{id}
name
start_time
start_time
end_time
end_time
inputs
inputs
outputs
outputs
モデルトークン消費
usage_metadata
metadata
metadata
error
error
[workflow]
tags
"conversation_id/none for workflow"
conversation_id in metadata
ワークフロートラッキング情報
workflow_id - ワークフローの一意識別子
conversation_id - 会話ID
workflow_run_id - 現在の実行ID
tenant_id - テナントID
elapsed_time - 現在の実行にかかった時間
status - 実行ステータス
version - ワークフローバージョン
total_tokens - 現在の実行で使用されたトークン総数
file_list - 処理されたファイルのリスト
triggered_from - 実行をトリガーしたソース
workflow_run_inputs - 現在の実行の入力データ
workflow_run_outputs - 現在の実行の出力データ
error - 実行中に発生したエラー
query - 実行中に使用されたクエリ
workflow_app_log_id - ワークフローアプリケーションログID
message_id - 関連するメッセージID
start_time - 実行開始時間
end_time - 実行終了時間
workflow node executions - ワークフローノードの実行情報
メタデータ
workflow_id - ワークフローの一意識別子
conversation_id - 会話ID
workflow_run_id - 現在の実行ID
tenant_id - テナントID
elapsed_time - 現在の実行にかかった時間
status - 実行ステータス
version - ワークフローバージョン
total_tokens - 現在の実行で使用されたトークン総数
file_list - 処理されたファイルのリスト
triggered_from - 実行をトリガーしたソース
LLM関連の会話を追跡するために使用
message_id
id
user_session_id
- メタデータに配置
"llm"
name
start_time
start_time
end_time
end_time
inputs
inputs
outputs
outputs
モデルトークン消費
usage_metadata
metadata
metadata
["message", conversation_mode]
tags
conversation_id
conversation_id in metadata
メッセージトラッキング情報
message_id - メッセージID
message_data - メッセージデータ
user_session_id - ユーザーセッションID
conversation_model - 会話モード
message_tokens - メッセージ内のトークン数
answer_tokens - 回答内のトークン数
total_tokens - メッセージと回答のトークン総数
error - エラー情報
inputs - 入力データ
outputs - 出力データ
file_list - 処理されたファイルリスト
start_time - 開始時間
end_time - 終了時間
message_file_data - メッセージ関連のファイルデータ
conversation_mode - 会話モード
メタデータ
conversation_id - 会話ID
ls_provider - モデルプロバイダー
ls_model_name - モデルID
status - メッセージステータス
from_end_user_id - 送信ユーザーID
from_account_id - 送信アカウントID
agent_based - エージェントベースかどうか
workflow_run_id - ワークフロー実行ID
from_source - メッセージソース
会話のレビューを追跡するために使用
user_id
- メタデータに配置
"moderation"
name
start_time
start_time
end_time
end_time
inputs
inputs
outputs
outputs
metadata
metadata
["moderation"]
tags
レビュー追跡情報
message_id - メッセージID
user_id - ユーザーID
workflow_app_log_id - ワークフローアプリケーションログID
inputs - レビュー入力データ
message_data - メッセージデータ
flagged - 注意が必要とマークされたかどうか
action - 実施された具体的なアクション
preset_response - プリセットレスポンス
start_time - レビュー開始時間
end_time - レビュー終了時間
メタデータ
message_id - メッセージID
action - 実施されたアクション
preset_response - プリセットレスポンス
提案質問を追跡するために使用
user_id
- メタデータに配置
"suggested_question"
name
start_time
start_time
end_time
end_time
inputs
inputs
outputs
outputs
metadata
metadata
["suggested_question"]
tags
提案質問追跡情報
message_id - メッセージID
message_data - メッセージデータ
inputs - 入力データ
outputs - 出力データ
start_time - 開始時間
end_time - 終了時間
total_tokens - トークン総数
status - メッセージステータス
error - エラー情報
from_account_id - 送信アカウントID
agent_based - エージェントベースかどうか
from_source - メッセージの送信元
model_provider - モデルプロバイダー
model_id - モデルID
suggested_question - 提案された質問
level - ステータスレベル
status_message - ステータスメッセージ
メタデータ
message_id - メッセージID
ls_provider - モデルプロバイダー
ls_model_name - モデルID
status - メッセージステータス
from_end_user_id - 送信ユーザーID
from_account_id - 送信アカウントID
workflow_run_id - ワークフロー実行ID
from_source - メッセージの送信元
ナレッジベース検索を追跡するために使用
user_id
- メタデータに配置
"dataset_retrieval"
name
start_time
start_time
end_time
end_time
inputs
inputs
outputs
outputs
metadata
metadata
["dataset_retrieval"]
tags
message_id
parent_run_id
データセット検索追跡情報
message_id - メッセージID
inputs - 入力データ
documents - ドキュメントデータ
start_time - 開始時間
end_time - 終了時間
message_data - メッセージデータ
メタデータ
message_id - メッセージID
ls_provider - モデルプロバイダー
ls_model_name - モデルID
status - メッセージステータス
from_end_user_id - 送信ユーザーID
from_account_id - 送信アカウントID
agent_based - エージェントベースかどうか
workflow_run_id - ワークフロー実行ID
from_source - メッセージの送信元
ツールの呼び出しを追跡するために使用
user_id
- メタデータに配置
tool_name
name
start_time
start_time
end_time
end_time
inputs
inputs
outputs
outputs
metadata
metadata
["tool", tool_name]
tags
ツール追跡情報
message_id - メッセージID
tool_name - ツール名
start_time - 開始時間
end_time - 終了時間
tool_inputs - ツール入力
tool_outputs - ツール出力
message_data - メッセージデータ
error - エラー情報(該当する場合)
inputs - メッセージの入力
outputs - メッセージの出力
tool_config - ツール設定
time_cost - 時間コスト
tool_parameters - ツールパラメーター
file_url - 関連するファイルのURL
メタデータ
message_id - メッセージID
tool_name - ツール名
tool_inputs - ツール入力
tool_outputs - ツール出力
tool_config - ツール設定
time_cost - 時間コスト
error - エラー情報(該当する場合)
tool_parameters - ツールパラメーター
message_file_id - メッセージファイルID
created_by_role - 作成者の役割
created_user_id - 作成者ユーザーID