Langfuse
Langfuse é uma plataforma de engenharia LLM de código aberto que fornece recursos de observabilidade, análises, avaliações, gerenciamento de prompts e experimentação para ajudar equipes a depurar, analisar e melhorar suas aplicações LLM.
https://langfuse.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Apr 16, 2025
Tendências de Tráfego Mensal do Langfuse
A Langfuse alcançou 346 mil visitas com um crescimento de 55,5% em julho. Os recursos de observabilidade aprimorada e rastreamento de métricas da plataforma, junto com sua natureza de código aberto e compatibilidade com frameworks populares de IA, provavelmente contribuíram para o aumento significativo no tráfego.
O que é Langfuse
Langfuse é uma plataforma abrangente projetada especificamente para engenharia e desenvolvimento de Modelos de Aprendizado de Linguagem (LLM). Como uma solução de código aberto apoiada pela Y Combinator, oferece ferramentas essenciais para gerenciar e otimizar aplicações LLM. A plataforma se integra perfeitamente com frameworks populares como OpenAI SDK, LlamaIndex, Langchain e mais, enquanto mantém altos padrões de segurança com certificações SOC 2 Tipo II e ISO 27001. Os usuários podem escolher entre uma oferta de nuvem gerenciada ou auto-hospedar a plataforma, com a maioria dos recursos principais disponíveis sob uma licença MIT.
Principais Recursos do Langfuse
Langfuse é uma plataforma de engenharia LLM de código aberto que fornece ferramentas abrangentes para observabilidade, análises e experimentação de aplicações LLM. Oferece recursos como rastreamento, avaliação, gerenciamento de prompts e coleta de métricas para ajudar os desenvolvedores a depurar e melhorar suas aplicações LLM. A plataforma se integra a frameworks populares como OpenAI, LangChain e LlamaIndex, enquanto suporta várias linguagens de programação por meio de seus SDKs.
Observabilidade Abrangente: Captura o contexto completo das aplicações LLM, incluindo inferência LLM, recuperação de embeddings, uso de API e interações do sistema para ajudar a identificar problemas
Medição de Qualidade & Análises: Permite anexar pontuações a rastros de produção por meio de avaliações baseadas em modelos, feedback de usuários, rotulagem manual e métricas personalizadas para medir a qualidade ao longo do tempo
Gerenciamento de Prompts: Fornece ferramentas para gerenciar e versionar prompts, permitindo que as equipes experimentem diferentes versões e acompanhem seu desempenho
Suporte Multi-modal: Suporta totalmente o rastreamento de aplicações LLM multi-modais, incluindo texto, imagens, áudio e anexos com opções de armazenamento configuráveis
Casos de Uso do Langfuse
Otimização de Pipeline RAG: As equipes podem avaliar e monitorar seus pipelines de Geração Aumentada por Recuperação usando a integração Ragas para avaliações sem referência
Desenvolvimento de LLM Empresarial: Grandes organizações como Khan Academy e Twilio usam Langfuse para monitorar e melhorar suas aplicações LLM em produção
Desenvolvimento Colaborativo: As equipes de desenvolvimento podem trabalhar juntas usando recursos como compartilhamento de código, colaboração em tempo real e integração de controle de versão para resolução mais rápida de problemas
Vantagens
Código aberto com licença MIT para recursos principais
Extenso suporte de integração com frameworks LLM populares
Segurança de nível empresarial com certificação SOC 2 Tipo II e ISO 27001
Comunidade ativa e atualizações regulares de recursos
Desvantagens
Alguns recursos periféricos requerem licenciamento comercial
Requer configuração de infraestrutura adicional para certos recursos como armazenamento de mídia
Como Usar o Langfuse
1. Criar Conta Langfuse: Inscreva-se para uma conta Langfuse em cloud.langfuse.com ou auto-hospede usando Docker
2. Obter Chaves de API: Vá para as configurações do projeto e crie um novo conjunto de chaves de API (LANGFUSE_SECRET_KEY e LANGFUSE_PUBLIC_KEY)
3. Instalar SDK: Instale o SDK Langfuse usando pip: pip install langfuse
4. Definir Variáveis de Ambiente: Defina suas credenciais Langfuse como variáveis de ambiente: LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_PUBLIC_KEY e LANGFUSE_HOST
5. Inicializar Cliente Langfuse: Crie uma instância do cliente Langfuse em seu código: from langfuse import Langfuse; langfuse = Langfuse()
6. Instrumentar Sua Aplicação: Adicione rastreamento às suas chamadas LLM usando integrações automatizadas (OpenAI, Langchain, LlamaIndex) ou instrumentação manual com o decorador @observe
7. Criar Rastros: Crie rastros para registrar interações LLM, incluindo prompts, conclusões e metadados usando langfuse.trace() ou integrações automatizadas
8. Adicionar Avaliação (Opcional): Implemente avaliação para avaliar a qualidade das saídas usando langfuse.score() ou ferramentas de avaliação automatizadas como RAGAS
9. Visualizar Análises: Acesse o painel Langfuse para visualizar rastros, métricas, custos, latência e pontuações de qualidade
10. Gerenciar Prompts (Opcional): Use o recurso de Gerenciamento de Prompts para versionar e atualizar prompts através da interface do usuário Langfuse
Perguntas Frequentes do Langfuse
Langfuse é uma plataforma de engenharia de LLM de código aberto que fornece recursos de observabilidade, análise e experimentação para aplicações de LLM. Ajuda as equipes a depurar, analisar e iterar colaborativamente em suas aplicações de LLM.
Postagens Oficiais
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Análises do Site Langfuse
Tráfego e Classificações do Langfuse
346.3K
Visitas Mensais
#102467
Classificação Global
#316
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: Oct 2024-Feb 2025
Insights dos Usuários do Langfuse
00:06:25
Duração Média da Visita
6.96
Páginas por Visita
34.49%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do Langfuse
VN: 25.75%
US: 15.78%
IN: 7.02%
FR: 5.27%
GB: 4.88%
Others: 41.31%
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