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Comet Opik logo
Opik

AI向けオープンソースのオブザーバビリティ、評価、最適化プラットフォーム

Opikは、プロトタイプから本番まで、より良く動作する生成AIアプリケーションの構築、テスト、最適化を支援します。RAGチャットボットやコードアシスタント、複雑なエージェンティックシステムに至るまで、Opikは包括的なトレース、評価、そしてプロンプトやツールの自動最適化を提供し、AI開発における試行錯誤を取り除きます。

[![Python SDK](https://img.shields.io/pypi/v/opik)](https://pypi.org/project/opik/) [![License](https://img.shields.io/github/license/comet-ml/opik)](https://github.com/comet-ml/opik/blob/main/LICENSE) [![Build](https://github.com/comet-ml/opik/actions/workflows/build_apps.yml/badge.svg)](https://github.com/comet-ml/opik/actions/workflows/build_apps.yml)

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🚀 Opikとは？ • 🛠️ Opikサーバーのインストール • 💻 OpikクライアントSDK • 📝 トレースのログ記録と統合
🧑‍⚖️ LLMをジャッジとして • 🔍 アプリケーションの評価 • ⭐ GitHubでスターを • 🤝 貢献

[![Opik platform screenshot (thumbnail)](readme-thumbnail-new.png)](https://www.comet.com/signup?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=readme_banner&utm_campaign=opik) ## 🚀 Opikとは？ Opik（[Comet](https://www.comet.com?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=what_is_opik_link&utm_campaign=opik)による開発）は、LLMアプリケーションのライフサイクル全体を効率化するためのオープンソースプラットフォームです。開発者がモデルやエージェンシーシステムを評価、テスト、監視、最適化できるようにします。主な提供機能は次のとおりです： - **包括的なオブザーバビリティ**：LLM呼び出しの詳細なトレーシング、会話ログ、エージェントアクティビティの記録。 - **高度な評価**：プロンプト評価、LLM-as-a-judge、実験管理の強力な機能。 - **本番環境対応**：スケーラブルな監視ダッシュボードとオンライン評価ルール。 - **Opik Agent Optimizer**：プロンプトやエージェントを強化する専用SDKとオプティマイザー。 - **Opik Guardrails**：安全で責任あるAI実践を支援する機能。
主な機能： - **開発 & トレーシング：** - 開発中および本番環境での詳細コンテキスト付きLLM呼び出しとトレースの追跡（[クイックスタート](https://www.comet.com/docs/opik/quickstart/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=quickstart_link&utm_campaign=opik)）。 - 幅広いサードパーティ統合によるオブザーバビリティ：Google ADK、Autogen、Flowise AIなどの最新フレームワークをネイティブサポート（[統合一覧](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/overview/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=integrations_link&utm_campaign=opik)）。 - [Python SDK](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/annotate_traces/#annotating-traces-and-spans-using-the-sdk?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=sdk_link&utm_campaign=opik)や[UI](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/annotate_traces/#annotating-traces-through-the-ui?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=ui_link&utm_campaign=opik)を使ったトレースやスパンへのフィードバックスコアの注釈。 - [Prompt Playground](https://www.comet.com/docs/opik/prompt_engineering/playground)でプロンプトやモデルを試行。 - **評価 & テスト：** - [データセット](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/manage_datasets/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=datasets_link&utm_campaign=opik)と[実験](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/evaluate_your_llm/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=eval_link&utm_campaign=opik)を使ったLLMアプリ評価の自動化。 - [ハルシネーション検出](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/metrics/hallucination/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=hallucination_link&utm_campaign=opik)、[モデレーション](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/metrics/moderation/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=moderation_link&utm_campaign=opik)、RAG評価（[回答の関連性](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/metrics/answer_relevance/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=alex_link&utm_campaign=opik)、[コンテキスト精度](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/metrics/context_precision/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=context_link&utm_campaign=opik)）などのLLM-as-a-judgeメトリクス。 - [PyTest統合](https://www.comet.com/docs/opik/testing/pytest_integration/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=pytest_link&utm_campaign=opik)を使ったCI/CDパイプラインへの評価組み込み。 - **本番監視 & 最適化：** - 高ボリュームの本番トレース記録：Opikはスケールを重視（1日あたり4,000万以上のトレース）。 - Opikダッシュボードでフィードバックスコア、トレース数、トークン使用量を時間推移で監視（[ダッシュボード](https://www.comet.com/docs/opik/production/production_monitoring/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=dashboard_link&utm_campaign=opik)）。 - [オンライン評価ルール](https://www.comet.com/docs/opik/production/rules/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=dashboard_link&utm_campaign=opik)を使った本番問題の検出。 - **Opik Agent Optimizer** と **Opik Guardrails** で本番環境のLLMアプリを継続的に改善・保護。 > [!TIP] > 現在Opikにない機能が必要な場合は、ぜひ新しい[機能リクエスト](https://github.com/comet-ml/opik/issues/new/choose)を提出してください 🚀
## 🛠️ Opikサーバーのインストール 数分でOpikサーバーを起動できます。ニーズに合ったオプションを選んでください： ### オプション1：Comet.comクラウド（最も簡単 & 推奨） セットアップ不要で即時にOpikにアクセスできます。クイックスタートやメンテナンス不要の方に最適。 👉 [無料のCometアカウントを作成](https://www.comet.com/signup?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=install_create_link&utm_campaign=opik) ### オプション2：セルフホストによる完全管理 独自環境にOpikをデプロイ。ローカルはDocker、スケーラブル環境はKubernetesを選択。 #### Docker Composeでのセルフホスト（ローカル開発 & テスト向け） 最も簡単にローカルOpikインスタンスを起動する方法です。新しい `.opik.sh` インストールスクリプトに注目： On Linux or Mac Environment: ```bash # Opikリポジトリをクローン git clone https://github.com/comet-ml/opik.git # リポジトリへ移動 cd opik # Opikプラットフォームを起動 ./opik.sh ``` On Windows Environment: ```powershell # Opikリポジトリをクローン git clone https://github.com/comet-ml/opik.git # リポジトリへ移動 cd opik # Opikプラットフォームを起動 powershell -ExecutionPolicy ByPass -c ".\\opik.ps1" ``` **開発用サービスプロファイル** Opikインストールスクリプトは、異なる開発シナリオ向けのサービスプロファイルをサポートしています： ```bash # フルOpikスイート（デフォルト動作） ./opik.sh # インフラストラクチャサービスのみ（データベース、キャッシュなど） ./opik.sh --infra # インフラストラクチャ + バックエンドサービス ./opik.sh --backend # 任意のプロファイルでガードレールを有効化 ./opik.sh --guardrails # フルOpikスイート + ガードレール ./opik.sh --backend --guardrails # インフラストラクチャ + バックエンド + ガードレール ``` `--help` または `--info` オプションでトラブルシューティングが可能。Dockerfileは非rootユーザー実行を保証し、セキュリティを強化。起動後、ブラウザで [localhost:5173](http://localhost:5173) を開くだけです。詳細は [ローカルデプロイガイド](https://www.comet.com/docs/opik/self-host/local_deployment?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=self_host_link&utm_campaign=opik) をご覧ください。 #### Kubernetes & Helmでのセルフホスト（大規模デプロイ向け） 本番や大規模セルフホスト環境では、Helmチャートを使ってKubernetesクラスタにインストールできます。詳しくはバッジをクリックして [Kubernetesインストールガイド (Helm)](https://www.comet.com/docs/opik/self-host/kubernetes/#kubernetes-installation?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=kubernetes_link&utm_campaign=opik) をご参照ください。 [![Kubernetes](https://img.shields.io/badge/Kubernetes-%23326ce5.svg?&logo=kubernetes&logoColor=white)](https://www.comet.com/docs/opik/self-host/kubernetes/#kubernetes-installation?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=kubernetes_link&utm_campaign=opik) > [!IMPORTANT] > **バージョン 1.7.0 の変更**：重要な更新と破壊的変更については [変更履歴](https://github.com/comet-ml/opik/blob/main/CHANGELOG.md) をご確認ください。 ## 💻 OpikクライアントSDK Opikは、Opikサーバーとやり取りするためのクライアントライブラリ群とREST APIを提供します。Python、TypeScript、Ruby（OpenTelemetry経由）のSDKがあり、ワークフローへのシームレスな統合が可能です。詳細は [Opikクライアントリファレンス](https://www.comet.com/docs/opik/reference/overview?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=reference_link&utm_campaign=opik) をご覧ください。 ### Python SDKクイックスタート Python SDKを始めるには： パッケージをインストール： ```bash # pipでインストール pip install opik # または uv を使ってインストール uv pip install opik ``` `opik configure` コマンドを実行して、Opikサーバーアドレス（セルフホストの場合）またはAPIキーとワークスペース（Comet.comの場合）を入力します： ```bash opik configure ``` > [!TIP] > Pythonコード内で `opik.configure(use_local=True)` を呼び出してローカルセルフホスト構成にしたり、APIキーとワークスペースを直接指定することも可能です。詳細は [Python SDKドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/python-sdk-reference/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=python_sdk_docs_link&utm_campaign=opik) を参照してください。 これで [Python SDK](https://www.comet.com/docs/opik/python-sdk-reference/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=sdk_link2&utm_campaign=opik) を使ったトレースのログ記録が可能になります。 ### 📝 トレースのログ記録と統合 最も簡単なトレース記録方法は、直接統合を使うことです。Opikは以下を含む多種多様なフレームワークをサポートしています： | 統合 | 説明 | ドキュメント | | ------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **ADK** | Google Agent Development Kit (ADK) のトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/adk?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=google_adk_link&utm_campaign=opik) | | **AG2** | AG2 LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/ag2?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=ag2_link&utm_campaign=opik) | | **aisuite** | aisuite LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/aisuite?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=aisuite_link&utm_campaign=opik) | | **Agent Spec** | Agent Spec 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/agentspec?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=agentspec_link&utm_campaign=opik) | | **Agno** | Agno エージェントオーケストレーションフレームワーク呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/agno?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=agno_link&utm_campaign=opik) | | **Anthropic** | Anthropic LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/anthropic?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=anthropic_link&utm_campaign=opik) | | **Autogen** | Autogen エージェンシーワークフローのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/autogen?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=autogen_link&utm_campaign=opik) | | **Bedrock** | Amazon Bedrock LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/bedrock?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=bedrock_link&utm_campaign=opik) | | **BeeAI (Python)** | BeeAI Python エージェントフレームワーク呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/beeai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=beeai_link&utm_campaign=opik) | | **BeeAI (TypeScript)** | BeeAI TypeScript エージェントフレームワーク呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/beeai-typescript?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=beeai_typescript_link&utm_campaign=opik) | | **BytePlus** | BytePlus LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/byteplus?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=byteplus_link&utm_campaign=opik) | | **CrewAI** | CrewAI 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/crewai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=crewai_link&utm_campaign=opik) | | **Cloudflare Workers AI** | Cloudflare Workers AI 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/cloudflare-workers-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=cloudflare_workers_ai_link&utm_campaign=opik) | | **Cohere** | Cohere LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/cohere?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=cohere_link&utm_campaign=opik) | | **Cursor** | Cursor 会話のトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/cursor?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=cursor_link&utm_campaign=opik) | | **DeepSeek** | DeepSeek LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/deepseek?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=deepseek_link&utm_campaign=opik) | | **Dify** | Dify エージェンシー実行のトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/dify?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=dify_link&utm_campaign=opik) | | **DSPy** | DSPy 実行のトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/dspy?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=dspy_link&utm_campaign=opik) | | **Fireworks AI** | Fireworks AI LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/fireworks-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=fireworks_ai_link&utm_campaign=opik) | | **Flowise AI** | Flowise AI ビジュアルLLMアプリのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/flowise?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=flowise_link&utm_campaign=opik) | | **Gemini (Python)** | Google Gemini LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/gemini?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=gemini_link&utm_campaign=opik) | | **Gemini (TypeScript)** | Google Gemini TypeScript SDK 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/gemini-typescript?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=gemini_typescript_link&utm_campaign=opik) | | **Groq** | Groq LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/groq?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=groq_link&utm_campaign=opik) | | **Guardrails** | Guardrails AI 検証のトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/guardrails-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=guardrails_link&utm_campaign=opik) | | **Haystack** | Haystack 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/haystack?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=haystack_link&utm_campaign=opik) | | **Harbor** | Harbor ベンチマーク評価トライアルのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/harbor?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=harbor_link&utm_campaign=opik) | | **Instructor** | Instructor 経由のLLM呼び出しトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/instructor?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=instructor_link&utm_campaign=opik) | | **LangChain (Python)** | LangChain LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/langchain?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=langchain_link&utm_campaign=opik) | | **LangChain (JS/TS)** | LangChain JavaScript/TypeScript 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/langchainjs?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=langchainjs_link&utm_campaign=opik) | | **LangGraph** | LangGraph 実行のトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/langgraph?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=langgraph_link&utm_campaign=opik) | | **Langflow** | Langflow ビジュアルAIビルダーのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/langflow?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=langflow_link&utm_campaign=opik) | | **LiteLLM** | LiteLLM モデル呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/litellm?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=litellm_link&utm_campaign=opik) | | **LiveKit Agents** | LiveKit Agents AI エージェントフレームワーク呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/livekit?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=livekit_link&utm_campaign=opik) | | **Mastra** | Mastra AI ワークフローフレームワーク呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/mastra?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=mastra_link&utm_campaign=opik) | | **Microsoft Agent Framework (Python)** | Microsoft Agent Framework 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/microsoft-agent-framework?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=agent_framework_link&utm_campaign=opik) | | **Microsoft Agent Framework (.NET)** | Microsoft Agent Framework .NET 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/microsoft-agent-framework-dotnet?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=agent_framework_dotnet_link&utm_campaign=opik) | | **Mistral AI** | Mistral AI LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/mistral?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=mistral_link&utm_campaign=opik) | | **n8n** | n8n ワークフロー実行のトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/n8n?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=n8n_link&utm_campaign=opik) | | **LlamaIndex** | LlamaIndex LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/llama_index?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=llama_index_link&utm_campaign=opik) | | **Ollama** | Ollama LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/ollama?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=ollama_link&utm_campaign=opik) | | **OpenAI (Python)** | OpenAI LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/openai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=openai_link&utm_campaign=opik) | | **OpenAI (JS/TS)** | OpenAI JavaScript/TypeScript 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/openai-typescript?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=openai_typescript_link&utm_campaign=opik) | | **OpenAI Agents** | OpenAI Agents SDK 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/openai_agents?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=openai_agents_link&utm_campaign=opik) | | **OpenClaw** | OpenClaw エージェント実行のトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/openclaw?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=openclaw_link&utm_campaign=opik) | | **Novita AI** | Novita AI LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/novita-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=novita_ai_link&utm_campaign=opik) | | **OpenRouter** | OpenRouter LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/openrouter?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=openrouter_link&utm_campaign=opik) | | **OpenTelemetry** | OpenTelemetry 対応呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/opentelemetry/overview?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=opentelemetry_link&utm_campaign=opik) | | **OpenWebUI** | OpenWebUI の会話のトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/openwebui?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=openwebui_link&utm_campaign=opik) | | **Pipecat** | Pipecat リアルタイム音声エージェント呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/pipecat?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=pipecat_link&utm_campaign=opik) | | **Predibase** | Predibase LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/predibase?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=predibase_link&utm_campaign=opik) | | **Pydantic AI** | PydanticAI エージェント呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/pydantic-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=pydantic_ai_link&utm_campaign=opik) | | **Ragas** | Ragas 評価のトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/ragas?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=ragas_link&utm_campaign=opik) | | **Smolagents** | Smolagents エージェント呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/smolagents?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=smolagents_link&utm_campaign=opik) | | **Semantic Kernel** | Microsoft Semantic Kernel 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/semantic-kernel?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=semantic_kernel_link&utm_campaign=opik) | | **Spring AI** | Spring AI フレームワーク呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/spring-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=spring_ai_link&utm_campaign=opik) | | **Strands Agents** | Strands Agents 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/strands-agents?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=strands_agents_link&utm_campaign=opik) | | **Together AI** | Together AI LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/together-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=together_ai_link&utm_campaign=opik) | | **Vercel AI SDK** | Vercel AI SDK 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/vercel-ai-sdk?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=vercel_ai_sdk_link&utm_campaign=opik) | | **VoltAgent** | VoltAgent エージェントフレームワーク呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/voltagent?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=voltagent_link&utm_campaign=opik) | | **watsonx** | IBM watsonx LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/watsonx?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=watsonx_link&utm_campaign=opik) | | **xAI Grok** | xAI Grok LLM 呼び出しのトレースを記録 | [ドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/xai-grok?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=xai_grok_link&utm_campaign=opik) | > [!TIP] > リストにないフレームワークを使用している場合は、[Issueを開く](https://github.com/comet-ml/opik/issues)かPRを提出してください。 フレームワークを使用しない場合は、`track` デコレータを使ってトレースを記録できます（[詳細](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/log_traces/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=traces_link&utm_campaign=opik)）： ```python import opik opik.configure(use_local=True) # ローカル実行 @opik.track def my_llm_function(user_question: str) -> str: # あなたのLLMコードをここに記述 return "こんにちは" ``` > [!TIP] > trackデコレータは統合と併用でき、ネストされた関数呼び出しのトラッキングにも対応します。 ### 🧑‍⚖️ LLMをジャッジとして Python Opik SDKにはLLM-as-a-judge用メトリクスが多数含まれており、LLMアプリの評価に役立ちます。詳細は [メトリクスドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/metrics/overview/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=metrics_2_link&utm_campaign=opik) をご覧ください。 使用例： ```python from opik.evaluation.metrics import Hallucination metric = Hallucination() score = metric.score( input="フランスの首都は何ですか？", output="パリ", context=["フランスはヨーロッパの国です。"] ) print(score) ``` Opikには事前定義のヒューリスティックメトリクスも多数含まれており、独自メトリクスの作成も可能です。詳細は同じく [メトリクスドキュメント](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/metrics/overview/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=metrics_3_link&utm_campaign=opik) をご覧ください。 ### 🔍 アプリケーションの評価 開発中の評価には [データセット](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/manage_datasets/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=datasets_2_link&utm_campaign=opik) と [実験](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/evaluate_your_llm/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=experiments_link&utm_campaign=opik) を活用できます。Opikダッシュボードは実験のチャートを強化し、大規模トレースの扱いを改善します。CI/CDへの組み込みには [PyTest統合](https://www.comet.com/docs/opik/testing/pytest_integration/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=pytest_2_link&utm_campaign=opik) をご利用ください。 ## ⭐ GitHubでスターを Opikがお役に立ちましたら、ぜひスターをお願いします！コミュニティの拡大と製品改善の励みになります。 [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=comet-ml/opik&type=Date)](https://github.com/comet-ml/opik) ## 🤝 貢献 Opikへの貢献方法は多数あります： - [バグ報告](https://github.com/comet-ml/opik/issues) や [機能リクエスト](https://github.com/comet-ml/opik/issues) を提出 - ドキュメントをレビューし、[プルリクエスト](https://github.com/comet-ml/opik/pulls) を送信 - Opikについて講演や記事執筆を行い、[連絡](https://chat.comet.com) - [人気の機能リクエスト](https://github.com/comet-ml/opik/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22enhancement%22) に投票してサポートを示す 詳細は [貢献ガイドライン](CONTRIBUTING.md) をご覧ください。