ログ

リアルタイム会話の監視、問題のデバッグ、ユーザーフィードバックの収集

このドキュメントは AI によって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、英語版 を参照してください。

会話ログは、AI アプリケーションとのすべてのやり取りに対する詳細な可視性を提供します。特定の問題をデバッグし、ユーザー行動パターンを理解し、継続的な改善のためのフィードバックを収集するためにログを使用してください。

​

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。

​

ログの保持期間

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、必要に応じてユーザーの同意を取得してください。

ログはデフォルトで無期限に保持されます。データベースの肥大化を抑えるには、定期クリーンアップを有効化し、ワークフローログクリーンアップの環境変数で保持期間を設定してください。すべての変数については ワークフローログクリーンアップ を参照してください。

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、適切な場合はログを匿名化してください。

​

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。