LLM 和代理追踪
为 LLM 调用、工具调用、检索步骤和其他应用逻辑捕获层级化追踪。可按用户、会话、成本、延迟或自定义元数据筛选并检查追踪。
Langfuse 是一个开源 AI 工程平台,用于追踪、评估并改进 LLM 应用和代理。它将可观测性、提示管理、实验和人工标注整合到一个工作流中。
Langfuse 是一个开源 AI 工程平台,用于追踪、评估并改进 LLM 应用和代理。它将可观测性、提示管理、实验和人工标注整合到一个工作流中,让团队能够借助真实使用数据从原型走向生产。
该平台围绕兼容 OpenTelemetry 的追踪、原生 SDK 和广泛集成构建,使团队能够捕获 LLM 和非 LLM 活动,而不会被锁定在单一框架中。Langfuse 还支持云部署和自托管,其产品和核心功能采用 MIT 许可。
为 LLM 调用、工具调用、检索步骤和其他应用逻辑捕获层级化追踪。可按用户、会话、成本、延迟或自定义元数据筛选并检查追踪。
将多轮对话作为会话进行跟踪,并添加用户跟踪,以便进行生产调试和使用分析。代理还可以表示为图结构,以支持更复杂的工作流。
将提示与应用代码分离管理,支持版本控制、按标签部署、回滚、提示缓存和 playground 测试。提示历史和变更跟踪可帮助团队审查提示如何演进。
在生产数据或实验上使用 LLM-as-a-judge、启发式函数或人工审核运行评估。支持数据集、实验、评估分数和人工标注,有助于比较随时间变化的结果。
通过仪表板、告警和与追踪关联的指标监控质量、成本和延迟。这使得理解提示或模型变更对生产行为的影响更加容易。
通过原生 SDK、OpenTelemetry、基于代理的日志记录、API、导出以及 100 多个集成进行连接。该平台还支持自托管和数据可移植性。
为生产环境中的 LLM 应用添加埋点,以便在调试延迟、成本激增或意外输出时检查追踪、会话和用户级行为。
将提示作为带版本的资产进行管理,按标签部署,回滚更改,并在发布更新前在 playground 中比较提示变体。
在数据集上运行离线或在线评估,然后使用 LLM-as-a-judge、启发式方法或人工审核比较实验,以评估质量变化。
创建人工标注队列并审查追踪,以构建黄金数据集或与协作者一起验证模型行为。
在原型和生产系统中使用同一平台,将埋点、实验和迭代连接到一个工作流中。
Langfuse 面向希望在一个系统中追踪 LLM 和代理工作流、管理提示并评估输出的团队。它支持追踪、提示管理、评估、实验和人工标注。
源内容强调了适用于 Python 和 JavaScript 的原生 SDK、OpenTelemetry 支持、100 多个集成,以及通过像 LiteLLM 这样的 LLM 网关捕获追踪的选项。该产品旨在与现有技术栈协同工作,而不是要求使用单一框架。
Langfuse 支持追踪、会话、用户跟踪、提示版本管理、提示部署、playground 测试、实验、评估分数、数据集和人工审核工作流。文档将其描述为从原型到生产的连贯工作流。
定价页面显示有免费的 Hobby 方案、付费 Cloud 方案和自托管选项。它还列出了托管云方案,提供更长的数据保留时间、更高的限制,以及 SSO、SCIM、审计日志和支持选项等企业功能。
该产品面向 LLM 应用和代理。文档强调对 LLM 和非 LLM 调用的追踪、生产调试、提示迭代,以及质量、成本和延迟监控。