Application Real-Time Monitoring Service:LLM Trace フィールド定義

AttributeKey

説明

タイプ

値の例

要件レベル

gen_ai.session.id

セッション ID

String

ddde34343-f93a-4477-33333-sdfsdaf

条件付きで必須

gen_ai.user.id

アプリケーションのエンドユーザーの ID。

String

u-lK8JddD

条件付きで必須

gen_ai.span.kind

操作タイプ

String

LLM Span Kind をご参照ください

必須

gen_ai.framework

使用されるフレームワークのタイプ。

String

langchain; llama_index

条件付きで必須

ResourceKey

説明

タイプ

値の例

要件レベル

service.name

アプリケーション名

String

test-easy-rag

必須

AttributeKey

説明

タイプ

値の例

要件レベル

gen_ai.span.kind

操作タイプ。LLM spanKind 専用の列挙です。Chain の場合、値は 必ず CHAIN にする必要があります。

String

CHAIN

必須

gen_ai.operation.name

セカンダリ操作タイプ

String

WORKFLOW; TASK

条件付きで必須

input.value

入力内容

String

Who Are You!

推奨

output.value

返される内容

String

I am ChatBot

推奨

gen_ai.user.time_to_first_token

最初のトークンまでの時間。サーバーがユーザーのリクエストを受信してから、応答の最初のパケットが返されるまでの全体的な時間。単位はナノ秒です。

Integer

1000000

推奨

AttributeKey

説明

タイプ

値の例

要件レベル

gen_ai.span.kind

操作タイプ。LLM spanKind 専用の列挙です。Retriever の場合、値は 必ず RETRIEVER にする必要があります。

String

RETRIEVER

必須

retrieval.query

取得のための短いクエリ。

String

what is the topic in xxx?

推奨

retrieval.document

取得されたドキュメントのリスト。

JSON array

[{"document":{"content":"This is a sample document content.","metadata":{"source":"https://aliyun.com/xxx/wiki","title":"How LLM Works"},"score":0.7680862242896571,"id":"7af0e529-2531-42d9-bf3a-d5074a73c184"}}]

必須

AttributeKey

説明

タイプ

値の例

要件レベル

gen_ai.span.kind

操作タイプ。LLM spanKind 専用の列挙です。Reranker の場合、値は 必ず RERANKER にする必要があります。

String

RERANKER

必須

reranker.query

Reranker リクエストの入力パラメーター。

String

How to format timestamp?

任意

reranker.model_name

Reranker で使用されるモデルの名前。

String

cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-12-v2

任意

reranker.top_k

再ランキング後のランク。

Integer

3

任意

reranker.input_document

再ランキングのための入力ドキュメントに関連するメタデータ。JSON 配列構造です。メタデータには、パス、ファイル名、ソースなどの基本的なドキュメント情報が含まれます。

String

-

必須

reranker.output_document

再ランキング後の出力ドキュメントに関連するメタデータ。JSON 配列構造です。メタデータには、パス、ファイル名、ソースなどの基本的なドキュメント情報が含まれます。

String

-

必須

AttributeKey

説明

タイプ

値の例

要件レベル

gen_ai.span.kind

操作タイプ。LLM spanKind 専用の列挙です。LLM の場合、値は 必ず LLM にする必要があります。

String

LLM

必須

gen_ai.operation.name

セカンダリ操作タイプ

String

chat; completion

任意

gen_ai.prompt_template.template

プロンプトテンプレート

String

Weather forecast for {city} on {date}

任意

gen_ai.prompt_template.variables

プロンプトテンプレートの特定の値。

String

{ context: "<context from retrieval>", subject: "math" }

任意

gen_ai.prompt_template.version

プロンプトテンプレートのバージョン番号。

String

1.0

任意

gen_ai.system

大規模モデルのプロバイダー。

String

openai

必須

gen_ai.request.parameters

LLM 呼び出しの入力パラメーター。

String

{"temperature": 0.7}

任意

gen_ai.model_name

モデル名

String

gpt-4

任意

gen_ai.conversation.id

会話の一意の ID。イベントトラッキング中にセッション ID を簡単に取得できる場合は、これを収集する必要があります。

String

conv_5j66UpCpwteGg4YSxUnt7lPY

条件付きで必須

gen_ai.output.type

LLM リクエストで指定された出力タイプ。利用可能で、リクエストが出力フォーマットなどのタイプを指定している場合は、これを収集する必要があります。

String

text; json; image; audio

条件付きで必須

gen_ai.request.choice.count

LLM にリクエストされた候補生成の数。

Int

3

値が 1 でない場合に条件付きで必須

gen_ai.request.model

LLM リクエストで指定されたモデル名。

String

gpt-4

必須

gen_ai.request.seed

LLM リクエストで指定されたシード。

String

gpt-4

条件付きで必須

gen_ai.request.frequency_penalty

LLM リクエストで設定された周波数ペナルティ。

Float

0.1

推奨

gen_ai.request.max_tokens

LLM リクエストで指定されたトークンの最大数。

Integer

100

推奨

gen_ai.request.presence_penalty

LLM リクエストで設定された存在ペナルティ。

Float

0.1

推奨

gen_ai.request.temperature

LLM リクエストで指定された温度。

Float

0.1

推奨

gen_ai.request.top_p

LLM リクエストで指定された top_p 値。

Float

1.0

推奨

gen_ai.request.top_k

LLM リクエストで指定された top_k 値。

Float

1.0

推奨

gen_ai.request.is_stream

応答がストリーミングされるかどうかを示します。このフィールドが存在しない場合、値は false と見なされます。

Boolean

false

推奨

gen_ai.request.stop_sequences

LLM の停止シーケンス。

String[]

["stop"]

推奨

gen_ai.request.tool_calls

ツール呼び出しの内容。(非推奨になり、gen_ai.tool.definitions に置き換えられる予定です)。

String

[{"tool_call.function.name": "get_current_weather"}]

推奨

gen_ai.response.id

LLM によって生成された一意の ID。

String

gpt-4-0613

推奨

gen_ai.response.model

LLM 生成に使用されたモデルの名前。

String

gpt-4-0613

推奨

gen_ai.response.finish_reason

LLM が生成を停止した理由。

String[]

["stop"]

推奨

gen_ai.response.time_to_first_token

ストリーミング応答シナリオにおける大規模モデル自体の最初のトークンまでの時間。サーバーがユーザーのリクエストを受信してから、応答の最初のパケットが返されるまでの全体的な時間を表します。単位はナノ秒です。

Integer

1000000

推奨

gen_ai.response.reasoning_time

推論モデルの推論時間。応答における推論プロセスの期間を表します。単位はミリ秒です。

Integer

1248

推奨

gen_ai.usage.input_tokens

入力に使用されたトークンの数。

Integer

100

推奨

gen_ai.usage.output_tokens

出力に使用されたトークンの数。

Integer

200

推奨

gen_ai.usage.total_tokens

使用されたトークンの総数。

Integer

300

推奨

gen_ai.input.messages_ref

モデル入力内容へのリンク。

String

s3://acme.prod.support_bot.chats.2025/conv_1234/run_42.json

推奨

gen_ai.output.messages_ref

モデル出力内容へのリンク。

String

s3://acme.prod.support_bot.chats.2025/conv_1234/run_42.json

推奨

gen_ai.system.instructions_ref

システムプロンプトの内容へのリンク。システムプロンプト (/system instruction) の内容への外部リンクを個別に記録するために使用されます。システムプロンプトの内容を個別に取得できる場合は、このフィールドに記録する必要があります。システムプロンプトの内容がモデル呼び出しの一部である場合は、gen_ai.input.messages_ref プロパティに対応するリンクに記録する必要があります。

String

s3://acme.prod.support_bot.chats.2025/conv_1234/invocation_42.json

利用可能な場合は推奨

gen_ai.input.messages

モデルの入力内容。メッセージは、モデルまたはエージェントに送信される順序で提供される必要があります。

デフォルトでは、ユーザーが明示的に有効にしない限り、この情報は収集されるべきではありません。

String

[{"role": "user", "parts": [{"type": "text", "content": "Weather in Paris?"}]}, {"role": "assistant", "parts": [{"type": "tool_call", "id": "call_VSPygqKTWdrhaFErNvMV18Yl", "name":"get_weather", "arguments":{"location":"Paris"}}]}, {"role": "tool", "parts": [{"type": "tool_call_response", "id":" call_VSPygqKTWdrhaFErNvMV18Yl", "result":"rainy, 57°F"}]}]

任意

gen_ai.output.messages

モデルの出力内容。メッセージは、モデルまたはエージェントに送信される順序で提供される必要があります。

デフォルトでは、ユーザーが明示的に有効にしない限り、この情報は収集されるべきではありません。

String

[{"role":"assistant","parts":[{"type":"text","content":"The weather in Paris is currently rainy with a temperature of 57°F."}],"finish_reason":"stop"}]

任意

gen_ai.system.instructions

システムプロンプトの内容。システムプロンプト (/system instruction) の内容を JSON 文字列として個別に記録するために使用されます。システムプロンプトの内容を個別に取得できる場合は、このフィールドに記録する必要があります。システムプロンプトの内容がモデル呼び出しの一部である場合は、gen_ai.input.messages プロパティに記録する必要があります。

デフォルトでは、ユーザーが明示的に有効にしない限り、この情報は収集されるべきではありません。

String

{"role": "system", "message": {"type": "text", "content": "You are a helpful assistant"}}

任意

gen_ai.response.reasoning_content

推論モデルからの推論内容。応答における推論プロセスの内容を表します。デフォルトの長さ制限は 1024 文字です。この制限を超える内容は切り捨てられる必要があります。

String

Okay, let's tackle this question about xxx.

任意

gen_ai.tool.definitions

ツール定義

String

[{"type":"function","name":"get_current_weather","description": "Get the current weather in a given location","parameters":{"type":"object","properties":{"location":{"type":"string","description":"The city and state, e.g. San Francisco, CA"},"unit": {"type":"string","enum":["celsius","fahrenheit"]}},"required":["location","unit"]}}]

推奨

AttributeKey

説明

タイプ

値の例

要件レベル

gen_ai.span.kind

操作タイプ。LLM spanKind 専用の列挙です。Embedding の場合、値は 必ず EMBEDDING にする必要があります。

String

EMBEDDING

必須

gen_ai.usage.input_tokens

入力テキストのトークン消費量。

Integer

10

任意

gen_ai.usage.total_tokens

埋め込みの総トークン消費量。

Integer

10

任意

embedding.model_name

埋め込みモデルの名前。(非推奨になり、gen_ai.request.model に置き換えられる予定です)。

String

text-embedding-v1

任意

embedding.embedding_output

埋め込み結果。(非推奨)。

String

-

任意

gen_ai.operation.name

セカンダリ操作タイプ

String

embeddings

条件付きで必須

gen_ai.encoding.formats

エンコーディングフォーマット

String

["base64"]

推奨

gen_ai.embeddings.dimension.count

埋め込みディメンションの数。

Integer

100

推奨

gen_ai.request.model

Embedding リクエストで指定されたモデル名。

String

text-embedding-v1

条件付きで必須

AttributeKey

説明

タイプ

値の例

要件レベル

gen_ai.span.kind

操作タイプ。LLM spanKind 専用の列挙です。Tool の場合、値は 必ず TOOL にする必要があります。

String

TOOL

必須

tool.name

ツール名。(非推奨になり、gen_ai.tool.name に置き換えられる予定です)。

String

WeatherAPI

必須

tool.description

ツールの説明。(非推奨になり、gen_ai.tool.description に置き換えられる予定です)。

String

An API to get weather data.

必須

tool.parameters

ツールの入力パラメーター。(非推奨になり、gen_ai.tool.call.arguments に置き換えられる予定です)。

String

{'a': 'int' }

必須

gen_ai.operation.name

セカンダリ操作タイプ

String

execute_tool

条件付きで必須

gen_ai.tool.call.id

ツール ID

String

call_mszuSIzqtI65i1wAUOE8w5H4

推奨

gen_ai.tool.description

ツールの説明

String

Multiply two numbers

推奨

gen_ai.tool.name

ツール名

String

get_weather

推奨

gen_ai.tool.type

ツールタイプ

String

function; extension; datastore

推奨

gen_ai.tool.call.arguments

ツール呼び出しの入力引数。

String

{"location": "San Francisco?","date": "2025-10-01"}

任意

gen_ai.tool.call.result

ツール呼び出しの戻り値。

String

{"temperature_range": {"high": 75,"low": 60},"conditions": "sunny"}

任意

AttributeKey

説明

タイプ

値の例

要件レベル

gen_ai.span.kind

操作タイプ。LLM spanKind 専用の列挙です。Agent の場合、値は 必ず AGENT にする必要があります。

String

AGENT

必須

input.value

入力パラメーター。元の入力を記録します。

String

Please help me plan xxxx

必須

input.mime_type

入力 MIME タイプ。

String

text/plain; application/json

任意

output.value

戻り結果。最終的な出力を返します。

String

Planning is complete. Please check the result xxx

必須

output.mime_type

出力 MIME タイプ。

String

text/plain; application/json

任意

gen_ai.response.time_to_first_token

Agent の最初のトークンまでの時間。サーバーがユーザーのリクエストを受信してから、応答の最初のパケットが返されるまでの全体的な時間を表します。単位はナノ秒です。

Integer

1000000

推奨

AttributeKey

説明

タイプ

値の例

要件レベル

gen_ai.span.kind

操作タイプ。LLM spanKind 専用の列挙です。Task の場合、値は 必ず TASK にする必要があります。

String

TASK

必須

input.value

入力パラメーター

String

カスタム JSON フォーマット

任意

input.mime_type

入力 MIME タイプ。

String

text/plain; application/json

任意

output.mime_type

出力 MIME タイプ。

String

text/plain; application/json

任意