Laminar
Laminar是一个开源的全方位平台，提供全面的仪器化、可观察性和分析功能，用于构建一流的LLM应用程序，具有跟踪、评估和提示链管理等功能。
https://www.lmnr.ai/?ref=aipure&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年02月16日
什么是 Laminar
Laminar AI由Robert Kim和Din Mailibay于2024年创立，是一家由Y Combinator支持的公司，提供一个用于构建、部署和监控生产级AI应用程序的统一平台。Laminar用Rust编写，以实现快速和可靠的表现，作为一个开源开发平台，它将跟踪数据与基于事件的分析相结合，帮助团队收集、理解和利用管理其LLM应用程序质量的数据。该平台可以自托管或作为托管服务使用。
Laminar 的主要功能
Laminar 是一个为工程化 LLM 产品设计的开源一体化平台，提供全面的工具用于追踪、评估和管理 LLM 应用。它提供零开销的可观测性、数据集构建能力、提示链管理以及自动化评估功能，同时完全开源且易于自托管。
零开销可观测性: 通过 gRPC 在后台发送跟踪信息，开销极小，支持文本和图像模型，提供每一步执行的清晰可见性
自动化评估: 支持设置 LLM 作为评估者或 Python 脚本评估器，自动运行在接收到的跨度上，使评估比人工标注更具可扩展性
数据集构建: 允许从跟踪中创建数据集，用于评估、微调和提示工程
提示链管理: 支持构建和托管复杂的链，包括代理混合和自反思的 LLM 管道
Laminar 的使用场景
LLM 应用开发: 帮助开发人员在生产环境中通过全面的监控和分析来跟踪和优化他们的 LLM 应用
AI 模型评估: 使团队能够设置自动化评估管道，评估 LLM 性能而无需人工干预
生产监控: 提供工具用于在生产环境中监控和分析 LLM 应用，具有完整的跟踪可视化和搜索功能
优点
完全开源且可自托管
对应用性能的开销极小
提供全面的 LLM 开发和监控工具套件
缺点
目前仅限于文本和图像模型（音频支持待定）
需要技术设置和集成
如何使用 Laminar
安装Laminar: 使用pip安装：pip install lmnr
获取项目API密钥: 在lmnr.ai上创建一个项目，并从设置页面的'项目API密钥'部分生成一个项目API密钥
设置环境变量: 将您的API密钥添加到环境变量：echo 'LMNR_PROJECT_API_KEY=<YOUR_PROJECT_API_KEY>' >> .env
在代码中初始化Laminar: 在您的Python代码中导入并初始化Laminar：from lmnr import Laminar as L; L.initialize('<YOUR_PROJECT_API_KEY>')
仪器化LLM调用: 使用@observe()装饰器跟踪进行LLM调用的函数。这将自动收集执行数据
设置评估（可选）: 配置LLM-as-a-judge或Python脚本评估器，以自动评估并标记到达的跟踪
构建数据集: 使用收集的跟踪构建数据集，这些数据集可用于评估、微调和提示工程
创建提示链: 使用UI构建和管理复杂的LLM链和管道，而不仅仅是单个提示
部署管道: 准备就绪后，通过选择目标版本来部署您的管道。使用L.run()从Python调用，提供管道名称和输入
监控与分析: 使用Laminar仪表板可视化跟踪，搜索它们，并分析您的LLM应用程序的使用模式
Laminar 常见问题
Laminar 是一个用于开发 LLM（大型语言模型）产品的开源一体化平台。它帮助收集、理解和使用数据以改进 LLM 应用程序。
Laminar 网站分析
Laminar 流量和排名
8.6K
每月访问量
#2641466
全球排名
-
类别排名
流量趋势：Jun 2024-Jan 2025
Laminar 用户洞察
00:00:09
平均访问时长
1.93
每次访问页数
43.08%
用户跳出率
Laminar 的热门地区
US: 32.27%
KZ: 21.34%
GB: 11.25%
CA: 10.73%
DE: 8.75%
Others: 15.66%
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