本書は、LLMアプリケーションの開発・運用に必要な一連のプロセスーー観測可能性の確保、品質評価、プロンプト管理、本番展開ーーを、オープンソースプラットフォーム「MLflow」を使って体系的に実践する技術書です。 LLMアプリケーションは、従来の機械学習システムとは異なる難しさを持ちます。プロンプトのわずかな変更が品質に大きく影響し、エージェントの挙動は複雑で追跡が難しく、コストは見えにくい場所で膨らみます。MLflow 3はこうした課題に正面から向き合い、トレーシング、評価（LLM-as-a-Judge）、Prompt Registry、AI Gatewayといった機能を1つのプラットフォームに統合しました。 本書では、シンプルなLLMアプリケーションから始め、RAGシステム、マルチエージェントまで段階的にカバーしています。実際に動くPythonコードとともに、「作って終わり」ではなく「運用し続けられる」LLMアプリケーションの構築方法を提供します。