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:Jun 16, 2025
Langfuse Monatliche Traffic-Trends
Langfuse verzeichnete einen leichten Rückgang von 2,5% auf 331,8 Tsd. Besuche. Ohne aktuelle direkte Produktaktualisierungen könnte dieser Rückgang auf normale Marktschwankungen oder verstärkten Wettbewerb im Bereich der LLM-Analytik zurückzuführen sein.
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
Wird geladen...Langfuse Video
Beliebte Artikel
SweetAI Chat vs. HeraHaven: Finde deine Spicy AI Chatting App im Jahr 2025
Jul 10, 2025
SweetAI Chat vs. Secret Desires: Welcher KI-Partner-Builder ist der Richtige für Sie?
Jul 10, 2025
Wie man virale KI-Tiervideos im Jahr 2025 erstellt: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Jul 3, 2025
Top SweetAI Chat Alternativen im Jahr 2025: Beste AI Freundin & NSFW Chat Plattformen im Vergleich
Jun 30, 2025
Analyse der Langfuse Website
Langfuse Traffic & Rankings
399.8K
Monatliche Besuche
#76757
Globaler Rang
#532
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Oct 2024-Jun 2025
Langfuse Nutzereinblicke
00:05:36
Durchschn. Besuchsdauer
8.04
Seiten pro Besuch
34.32%
Nutzer-Absprungrate
Top-Regionen von Langfuse
US: 18.14%
DE: 12.24%
CN: 7.12%
IN: 5.76%
KR: 5.2%
Others: 51.54%
Neueste KI-Tools ähnlich wie Langfuse
Gait
Gait ist ein Collaboration-Tool, das KI-unterstützte Codegenerierung mit Versionskontrolle integriert und es Teams ermöglicht, KI-generierten Codekontext effizient zu verfolgen, zu verstehen und zu teilen.
invoices.dev
invoices.dev ist eine automatisierte Rechnungsplattform, die Rechnungen direkt aus den Git-Commits der Entwickler generiert und Integrationsmöglichkeiten für GitHub, Slack, Linear und Google-Dienste bietet.
EasyRFP
EasyRFP ist ein KI-gestütztes Edge-Computing-Toolkit, das RFP (Request for Proposal)-Antworten optimiert und eine Echtzeit-Feldphänotypisierung durch Deep-Learning-Technologie ermöglicht.
Cart.ai
Cart.ai ist eine KI-gestützte Dienstleistungsplattform, die umfassende Lösungen zur Automatisierung von Geschäftsprozessen bietet, einschließlich Programmierung, Kundenbeziehungsmanagement, Videobearbeitung, E-Commerce-Setup und benutzerdefinierter KI-Entwicklung mit 24/7 Unterstützung.
Beliebte KI-Tools wie Langfuse
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat ist ein KI-gestützter Codierungsassistent, der Interaktionen in natürlicher Sprache, Echtzeit-Codevorschläge und kontextuelle Unterstützung direkt innerhalb unterstützter IDEs und GitHub.com bietet.
CopilotForXcode
CopilotForXcode ist eine Xcode-Quell-Editor-Erweiterung, die GitHub Copilot, Codeium und ChatGPT integriert, um KI-gestützte Codevorschläge, Chat-Unterstützung und Prompt-to-Code-Funktionalität innerhalb von Xcode bereitzustellen.
BrowserAI
BrowserAI ist eine Open-Source-Bibliothek, die die Ausführung lokaler Large Language Models (LLMs) direkt in Webbrowsern mit WebGPU-Beschleunigung ermöglicht und datenschutzorientierte KI-Funktionen bietet, ohne dass eine Serverinfrastruktur erforderlich ist.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI ist ein schlanker Open-Source-Coding-Agent, der in Ihrem Terminal ausgeführt wird und es Entwicklern ermöglicht, natürliche Sprache in Codeausführung zu übersetzen und gleichzeitig ChatGPT-ähnliche Argumentation mit der Möglichkeit, Code auszuführen, Dateien zu bearbeiten und unter Versionskontrolle zu iterieren, bereitzustellen.