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title: Opikの統合
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## Opikの概要

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。

<Info>
詳細については、[Opik](https://www.comet.com/site/products/opik/)をご参照ください。
</Info>

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## Opikの導入ガイド

### 1. [Opik](https://www.comet.com/signup?from=llm) に登録/ログイン

### 2. Opik APIキーの取得

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。

![Opik APIキー](https://assets-docs.dify.ai/2025/01/a66603f01e4ffaa593a8b78fcf3f8204.png)

### 3. OpikとDifyを統合

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。

![アプリケーションパフォーマンスを追跡](https://assets-docs.dify.ai/2025/01/9d52a244e3b6cef1874ee838cd976111.png)

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。

![Opikの設定](https://assets-docs.dify.ai/2025/01/7f4c436e2dc9fe94a3ed49219bb3360c.png)

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。

## 監視データの確認

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でアプリデータを確認](https://assets-docs.dify.ai/2025/01/a1c5aa80325e6d0223d48a178393baec.png)

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でアプリデータを確認](https://assets-docs.dify.ai/2025/01/09601d45eaf8ed90a4dfb07c34de36ff.png)

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。

![Opikでアプリデータを確認](https://assets-docs.dify.ai/2025/01/708533b4fc616f852b5601fe602e3ef5.png)

## モニタリングデータリスト

### **ワークフロー/会話フロートラッキング情報**

**ワークフローと会話フローの追跡に使用**

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>ワークフロー</th>
      <th>Opikトラッキング</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>workflow_app_log_id/workflow_run_id</td>
      <td>id</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>user_session_id</td>
      <td>- メタデータに配置</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>workflow\_{id}</td>
      <td>name</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>start_time</td>
      <td>start_time</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>end_time</td>
      <td>end_time</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>inputs</td>
      <td>inputs</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>outputs</td>
      <td>outputs</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>モデルトークン消費</td>
      <td>usage_metadata</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>metadata</td>
      <td>metadata</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>error</td>
      <td>error</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>\[workflow]</td>
      <td>tags</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>"conversation_id/none for workflow"</td>
      <td>conversation_id in metadata</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
**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

---

### **メッセージトラッキング情報**

**LLM関連の会話を追跡するために使用**

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>チャット</th>
      <th>Opik LLM</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>message_id</td>
      <td>id</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>user_session_id</td>
      <td>- メタデータに配置</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>"llm"</td>
      <td>name</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>start_time</td>
      <td>start_time</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>end_time</td>
      <td>end_time</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>inputs</td>
      <td>inputs</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>outputs</td>
      <td>outputs</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>モデルトークン消費</td>
      <td>usage_metadata</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>metadata</td>
      <td>metadata</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>\["message", conversation_mode]</td>
      <td>tags</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>conversation_id</td>
      <td>conversation_id in metadata</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
**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

### **レビュー追跡情報**

**会話のレビューを追跡するために使用**

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>レビュー</th>
      <th>Opik Tool</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>user_id</td>
      <td>- メタデータに配置</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>"moderation"</td>
      <td>name</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>start_time</td>
      <td>start_time</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>end_time</td>
      <td>end_time</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>inputs</td>
      <td>inputs</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>outputs</td>
      <td>outputs</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>metadata</td>
      <td>metadata</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>\["moderation"]</td>
      <td>tags</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
**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

---

### **提案質問追跡情報**

**提案質問を追跡するために使用**

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>提案質問</th>
      <th>Opik LLM</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>user_id</td>
      <td>- メタデータに配置</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>"suggested_question"</td>
      <td>name</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>start_time</td>
      <td>start_time</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>end_time</td>
      <td>end_time</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>inputs</td>
      <td>inputs</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>outputs</td>
      <td>outputs</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>metadata</td>
      <td>metadata</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>\["suggested_question"]</td>
      <td>tags</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
**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

---

### **データセット検索追跡情報**

**ナレッジベース検索を追跡するために使用**

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>データセット検索</th>
      <th>Opik Retriever</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>user_id</td>
      <td>- メタデータに配置</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>"dataset_retrieval"</td>
      <td>name</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>start_time</td>
      <td>start_time</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>end_time</td>
      <td>end_time</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>inputs</td>
      <td>inputs</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>outputs</td>
      <td>outputs</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>metadata</td>
      <td>metadata</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>\["dataset_retrieval"]</td>
      <td>tags</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>message_id</td>
      <td>parent_run_id</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
**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

---

### **ツール追跡情報**

**ツールの呼び出しを追跡するために使用**

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>ツール</th>
      <th>Opik Tool</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>user_id</td>
      <td>- メタデータに配置</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>tool_name</td>
      <td>name</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>start_time</td>
      <td>start_time</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>end_time</td>
      <td>end_time</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>inputs</td>
      <td>inputs</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>outputs</td>
      <td>outputs</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>metadata</td>
      <td>metadata</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>\["tool", tool_name]</td>
      <td>tags</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
**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

{/*
Contributing Section
DO NOT edit this section!
It will be automatically generated by the script.
*/}

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