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ログに記録される内容
すべてのユーザーとのやり取り
WebアプリやAPIを通じたすべての会話が、完全な入出力履歴、タイミングデータ、システムメタデータとともにログに記録されます。
ユーザーフィードバック
いいね/だめ評価とユーザーコメントが、それらが参照する会話と合わせて記録されます。
システムコンテキスト
使用されたモデル、トークン消費量、応答時間、処理中のエラーや警告。
除外項目： デバッグセッションとプロンプトテストはログに含まれません。
ログコンソールの使用
アプリケーションのナビゲーションメニューからログにアクセスできます。インターフェースには以下が表示されます：
- 会話タイムライン： ユーザーとのやり取りの時系列リスト
- メッセージ詳細： AI応答を含む完全な会話コンテキスト
- パフォーマンスデータ： やり取りごとの応答時間とトークン使用量
- ユーザーフィードバック： ユーザーとチームメンバーからの評価とコメント
ログを使ったデバッグ
失敗したやり取り
AIが不適切な応答をしたり、ユーザーの意図を理解できなかったり、エラーが発生した会話を素早く特定できます。
パフォーマンスの問題
ユーザー体験に影響する遅い応答、高いトークン使用量、システムエラーを発見できます。
ユーザージャーニー分析
複数の会話を通じて個々のユーザーを追跡し、使用パターンと問題点を理解できます。
フィードバック収集
ユーザー評価
ユーザーはAI応答にいいね/だめのフィードバックを提供できます。時間の経過とともに満足度の傾向を追跡できます。
チーム注釈
チームメンバーは、ログインターフェースで直接内部メモと改善された応答を追加できます。
フィードバック分析
一般的な苦情パターン、成功したやり取りタイプ、改善が必要な分野を特定できます。
データ保持
アプリケーションが現地のデータプライバシー規制に準拠していることを確認してください。プライバシーポリシーを公開し、必要に応じ
ログを使ったアプリケーションの改善
パターン認識
アプリケーションが適切に処理できない繰り返し発生するユーザーの質問を探してください。これらは、プロンプトの改善や知識ベースの更新の機会を示しています。
応答品質
フィードバックパターンを使用して、どのタイプの応答がうまく機能し、どれが改良が必要かを特定してください。
パフォーマンス最適化
応答時間とトークン使用量を追跡して、非効率的なプロンプトやモデル設定を特定してください。
コンテンツギャップ
アプリケーションが一貫して苦戦するトピックや質問タイプを発見し、知識ベース拡張の分野を示してください。
プライバシーに関する考慮事項
ログには完全なユーザー会話が含まれており、機密情報が含まれる場合があります。適切なアクセス制御を実装し、適用されるデータ保護規制への準拠を確保してください。
機密データを扱うアプリケーションには短い保持期間の設定を検討するか、適切な場合はログの匿名化を実装してください。
