8.4.1 Engineering ロードマップ：Async、API、Logs、Deploy

Engineering は、動く LLM demo をソフトウェアに変えます。Prompt、model、documents、users が変わったあとも、deploy、debug、measure、maintain できる状態にします。

まず LLMOps ループを見る

最初の engineering 目標は単純です。回答が間違ったとき、どの層が原因か説明できることです。

Trace readiness チェックを動かす

本番に近い LLM 機能には、悪い回答を 1 件 debug できるだけの trace fields が必要です。

trace = {
    "request_id": "demo-001",
    "prompt_version": "rag-v2",
    "retrieval_hits": 2,
    "model_ms": 850,
    "format_ok": True,
    "cost_usd": 0.003,
}

required = ["request_id", "prompt_version", "retrieval_hits", "model_ms", "format_ok", "cost_usd"]

print("trace_ready:", all(field in trace for field in required))
print("debug_fields:", ", ".join(required))

出力：

trace_ready: True
debug_fields: request_id, prompt_version, retrieval_hits, model_ms, format_ok, cost_usd

これらの field がないと、debug は推測になります。機能を増やす前に logs を追加します。

この順番で学ぶ

手順	読む内容	実践アウトプット
1	非同期プログラミング	timeout、retry、concurrency limit、cancellation の考え方を入れる
2	API 設計	request/response schema と error code を定義する
3	ログと監視	prompt version、retrieval hits、latency、cost、failures を記録する
4	Docker デプロイ	再現可能な実行手順でアプリを package する

合格ライン

最小アプリに run command、API contract、error handling、logs、1 件の失敗調査メモがあれば、この章は合格です。

出口ミニプロジェクトは engineering evidence pack です：1 件の trace log、1 つのよくある error、1 回の fix、1 回の regression check、1 つの deployment note を残します。