第7章: Prompt Management 実践 — バージョニング・A/B・CI/CD

// text型: 単一のテンプレート文字列
"あなたは{{role}}です。{{question}}に日本語で答えてください。"

// chat型: messages配列
[
  { "role": "system", "content": "あなたは親切な{{role}}です。" },
  { "role": "user",   "content": "{{question}}" }
]

from langfuse import get_client
from openai import OpenAI

langfuse = get_client()
openai = OpenAI()

# 1. Prompt取得（デフォルトは production Label）
prompt = langfuse.get_prompt("chat-agent")  # label="production" 相当

# 2. 変数をcompile（{{variable}} が値に展開される）
messages = prompt.compile(role="SRE", question="p99レイテンシが悪化した原因は?")

# 3. LLMに渡す。langfuse_prompt を渡すと Linked Generation になる
completion = openai.chat.completions.create(
    model=prompt.config.get("model", "gpt-4o-mini"),
    messages=messages,
    extra_body={"langfuse_prompt": prompt.langfuse_id},
)

prompt = langfuse.get_prompt(
    "chat-agent",
    label="production",
    cache_ttl_seconds=120,
    fallback="あなたは親切なエージェントです。{{question}}に答えてください。",
)

import hashlib

def choose_label(user_id: str) -> str:
    digest = hashlib.md5(user_id.encode()).hexdigest()
    bucket = int(digest[:4], 16) % 100
    return "canary-a" if bucket < 10 else "production"  # 10%トラフィック

prompt = langfuse.get_prompt("chat-agent", label=choose_label(user_id))

{
  "event": "prompt.version.label.updated",
  "projectId": "proj_xxx",
  "prompt": {
    "name": "chat-agent",
    "version": 5,
    "labels": ["canary"]
  },
  "actor": { "id": "u_42", "email": "dev@example.com" },
  "occurredAt": "2026-04-21T10:30:00Z"
}