Langfuse
Langfuse ist eine Open-Source-Plattform für LLM-Engineering, die Beobachtbarkeit, Analysen, Bewertungen, Prompt-Management und Experimentierfunktionen bietet, um Teams beim Debuggen, Analysieren und Verbessern ihrer LLM-Anwendungen zu helfen.
https://langfuse.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Apr 16, 2025
Langfuse Monatliche Traffic-Trends
Langfuse erreichte im Juli 346.000 Besuche mit einem Wachstum von 55,5%. Die verbesserten Überwachungs- und Metrik-Tracking-Funktionen der Plattform sowie ihre Open-Source-Natur und Kompatibilität mit gängigen KI-Frameworks haben wahrscheinlich zu dem deutlichen Anstieg des Datenverkehrs beigetragen.
Was ist Langfuse
Langfuse ist eine umfassende Plattform, die speziell für die Entwicklung und das Engineering von Sprachlernmodellen (LLM) entwickelt wurde. Als Open-Source-Lösung, die von Y Combinator unterstützt wird, bietet sie wesentliche Werkzeuge zur Verwaltung und Optimierung von LLM-Anwendungen. Die Plattform integriert sich nahtlos mit beliebten Frameworks wie OpenAI SDK, LlamaIndex, Langchain und mehr, während sie hohe Sicherheitsstandards mit SOC 2 Typ II und ISO 27001-Zertifizierungen einhält. Benutzer können zwischen einem verwalteten Cloud-Angebot oder einer Selbst-Hosting-Option mit den meisten Kernfunktionen unter einer MIT-Lizenz wählen.
Hauptfunktionen von Langfuse
Langfuse ist eine Open-Source-LLM-Engineering-Plattform, die umfassende Werkzeuge für Beobachtbarkeit, Analytik und Experimentierung von LLM-Anwendungen bereitstellt. Sie bietet Funktionen wie Tracing, Bewertung, Prompt-Management und Metrik-Sammlung, um Entwicklern zu helfen, ihre LLM-Anwendungen zu debuggen und zu verbessern. Die Plattform integriert sich mit beliebten Frameworks wie OpenAI, LangChain und LlamaIndex und unterstützt mehrere Programmiersprachen über ihre SDKs.
Umfassende Beobachtbarkeit: Erfasst den vollständigen Kontext von LLM-Anwendungen, einschließlich LLM-Inferenz, Einbettungsabruf, API-Nutzung und Systeminteraktionen, um Probleme zu identifizieren
Qualitätsmessung & Analytik: Ermöglicht das Anheften von Bewertungen an Produktions-Traces durch modellbasierte Bewertungen, Benutzerfeedback, manuelle Kennzeichnung und benutzerdefinierte Metriken, um die Qualität im Laufe der Zeit zu messen
Prompt-Management: Bietet Werkzeuge zum Verwalten und Versionieren von Prompts, sodass Teams mit verschiedenen Versionen experimentieren und deren Leistung verfolgen können
Multi-Modale Unterstützung: Unterstützt vollständig das Tracing von multi-modalen LLM-Anwendungen, einschließlich Text, Bilder, Audio und Anhänge mit konfigurierbaren Speicheroptionen
Anwendungsfälle von Langfuse
RAG-Pipeline-Optimierung: Teams können ihre Retrieval-Augmented Generation-Pipelines mithilfe der Ragas-Integration für referenzfreie Bewertungen evaluieren und überwachen
Enterprise-LLM-Entwicklung: Große Organisationen wie Khan Academy und Twilio nutzen Langfuse, um ihre Produktions-LLM-Anwendungen zu überwachen und zu verbessern
Kollaborative Entwicklung: Entwicklungsteams können zusammenarbeiten, indem sie Funktionen wie Code-Sharing, Echtzeit-Zusammenarbeit und Versionskontrollintegration für eine schnellere Problemlösung nutzen
Vorteile
Open-Source mit MIT-Lizenz für Kernfunktionen
Umfangreiche Integrationsunterstützung mit beliebten LLM-Frameworks
Unternehmenssicherheit mit SOC 2 Typ II und ISO 27001-Zertifizierung
Aktive Community und regelmäßige Funktionsupdates
Nachteile
Einige periphere Funktionen erfordern eine kommerzielle Lizenzierung
Erfordert die Einrichtung zusätzlicher Infrastruktur für bestimmte Funktionen wie Medienlagerung
Wie verwendet man Langfuse
1. Langfuse-Konto erstellen: Melden Sie sich für ein Langfuse-Konto unter cloud.langfuse.com an oder hosten Sie es selbst mit Docker
2. API-Schlüssel erhalten: Gehen Sie zu den Projekteinstellungen und erstellen Sie ein neues Set von API-Schlüsseln (LANGFUSE_SECRET_KEY und LANGFUSE_PUBLIC_KEY)
3. SDK installieren: Installieren Sie das Langfuse SDK mit pip: pip install langfuse
4. Umgebungsvariablen setzen: Setzen Sie Ihre Langfuse-Anmeldeinformationen als Umgebungsvariablen: LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_PUBLIC_KEY und LANGFUSE_HOST
5. Langfuse-Client initialisieren: Erstellen Sie eine Langfuse-Clientinstanz in Ihrem Code: from langfuse import Langfuse; langfuse = Langfuse()
6. Ihre Anwendung instrumentieren: Fügen Sie Ihrer LLM-Anrufe Tracing hinzu, entweder durch automatisierte Integrationen (OpenAI, Langchain, LlamaIndex) oder manuelle Instrumentierung mit dem @observe-Dekorator
7. Traces erstellen: Erstellen Sie Traces, um LLM-Interaktionen einschließlich Prompts, Vervollständigungen und Metadaten mit langfuse.trace() oder automatisierten Integrationen zu protokollieren
8. Bewertung hinzufügen (optional): Implementieren Sie eine Bewertung, um die Qualität der Ausgaben mit langfuse.score() oder automatisierten Bewertungswerkzeugen wie RAGAS zu bewerten
9. Analysen anzeigen: Greifen Sie auf das Langfuse-Dashboard zu, um Traces, Metriken, Kosten, Latenz und Qualitätsbewertungen anzuzeigen
10. Prompts verwalten (optional): Verwenden Sie die Funktion zur Verwaltung von Prompts, um Prompts über die Langfuse-Benutzeroberfläche zu versionieren und zu aktualisieren
Langfuse FAQs
Langfuse ist eine Open-Source-LLM-Engineering-Plattform, die Beobachtungs-, Analyse- und Experimentierfunktionen für LLM-Anwendungen bietet. Sie hilft Teams, gemeinsam ihre LLM-Anwendungen zu debuggen, zu analysieren und zu iterieren.
Offizielle Beiträge
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Analyse der Langfuse Website
Langfuse Traffic & Rankings
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Monatliche Besuche
#102467
Globaler Rang
#316
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Oct 2024-Feb 2025
Langfuse Nutzereinblicke
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Top-Regionen von Langfuse
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GB: 4.88%
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