MLflow で実践する LLMOps--生成 AI アプリケーションの実験管理と品質保証(エムエルフローデジッセンスルエルエルエムオプス セイセイエーアイアプリケーションノジッケンカンリトヒンシツホショウ)

本書は、 LLM アプリケーションの開発・運用に必要な一連のプロセスーー観測可能性の確保、品質評価、プロンプト管理、本番展開ーーを、オープンソースプラットフォーム「 MLflow 」を使って体系的に実践する技術書です。
LLM アプリケーションは、従来の機械学習システムとは異なる難しさを持ちます。プロンプトのわずかな変更が品質に大きく影響し、エージェントの挙動は複雑で追跡が難しく、コストは見えにくい場所で膨らみます。 MLflow 3 はこうした課題に正面から向き合い、トレーシング、評価 (LLM-as-a-Judge) 、 Prompt Registry 、 AI Gateway といった機能を 1 つのプラットフォームに統合しました。
本書では、シンプルな LLM アプリケーションから始め、 RAG システム、マルチエージェントまで段階的にカバーしています。実際に動く Python コードとともに、「作って終わり」ではなく「運用し続けられる」 LLM アプリケーションの構築方法を提供します。