Langfuse
Langfuse es una plataforma de ingeniería LLM de código abierto que proporciona observabilidad, analíticas, evaluaciones, gestión de prompts y características de experimentación para ayudar a los equipos a depurar, analizar y mejorar sus aplicaciones LLM.
https://langfuse.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:16/04/2025
Tendencias de Tráfico Mensual de Langfuse
Langfuse alcanzó 346 mil visitas con un crecimiento del 55.5% en julio. Las funciones de observabilidad mejorada y seguimiento de métricas de la plataforma, junto con su naturaleza de código abierto y compatibilidad con marcos populares de IA, probablemente contribuyeron al aumento significativo del tráfico.
¿Qué es Langfuse?
Langfuse es una plataforma integral diseñada específicamente para la ingeniería y desarrollo de Modelos de Aprendizaje de Lenguaje (LLM). Como solución de código abierto respaldada por Y Combinator, ofrece herramientas esenciales para gestionar y optimizar aplicaciones LLM. La plataforma se integra sin problemas con marcos populares como OpenAI SDK, LlamaIndex, Langchain y más, mientras mantiene altos estándares de seguridad con certificaciones SOC 2 Tipo II e ISO 27001. Los usuarios pueden elegir entre una oferta de nube gestionada o autoalojar la plataforma, con la mayoría de las características principales disponibles bajo una licencia MIT.
Características Principales de Langfuse
Langfuse es una plataforma de ingeniería LLM de código abierto que proporciona herramientas completas para la observabilidad, análisis y experimentación de aplicaciones LLM. Ofrece características como seguimiento, evaluación, gestión de prompts y recolección de métricas para ayudar a los desarrolladores a depurar y mejorar sus aplicaciones LLM. La plataforma se integra con marcos populares como OpenAI, LangChain y LlamaIndex, mientras que admite múltiples lenguajes de programación a través de sus SDKs.
Observabilidad Integral: Captura el contexto completo de las aplicaciones LLM, incluyendo inferencia LLM, recuperación de embeddings, uso de API e interacciones del sistema para ayudar a identificar problemas
Medición de Calidad y Análisis: Permite adjuntar puntuaciones a trazas de producción a través de evaluaciones basadas en modelos, retroalimentación de usuarios, etiquetado manual y métricas personalizadas para medir la calidad a lo largo del tiempo
Gestión de Prompts: Proporciona herramientas para gestionar y versionar prompts, permitiendo a los equipos experimentar con diferentes versiones y rastrear su rendimiento
Soporte Multi-modal: Admite completamente el seguimiento de aplicaciones LLM multi-modales, incluyendo texto, imágenes, audio y archivos adjuntos con opciones de almacenamiento configurables
Casos de Uso de Langfuse
Optimización de Pipeline RAG: Los equipos pueden evaluar y monitorear sus pipelines de Generación Aumentada por Recuperación utilizando la integración de Ragas para evaluaciones sin referencia
Desarrollo de LLM Empresarial: Grandes organizaciones como Khan Academy y Twilio utilizan Langfuse para monitorear y mejorar sus aplicaciones LLM en producción
Desarrollo Colaborativo: Los equipos de desarrollo pueden trabajar juntos utilizando características como compartir código, colaboración en tiempo real e integración de control de versiones para una resolución de problemas más rápida
Ventajas
Código abierto con licencia MIT para características principales
Amplio soporte de integración con marcos LLM populares
Seguridad de nivel empresarial con certificación SOC 2 Tipo II e ISO 27001
Comunidad activa y actualizaciones regulares de características
Desventajas
Algunas características periféricas requieren licencia comercial
Requiere la configuración de infraestructura adicional para ciertas características como almacenamiento de medios
Cómo Usar Langfuse
1. Crear Cuenta de Langfuse: Regístrate para obtener una cuenta de Langfuse en cloud.langfuse.com o autoalójate usando Docker
2. Obtener Claves de API: Ve a la configuración del proyecto y crea un nuevo conjunto de claves de API (LANGFUSE_SECRET_KEY y LANGFUSE_PUBLIC_KEY)
3. Instalar SDK: Instala el SDK de Langfuse usando pip: pip install langfuse
4. Establecer Variables de Entorno: Establece tus credenciales de Langfuse como variables de entorno: LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_PUBLIC_KEY y LANGFUSE_HOST
5. Inicializar Cliente de Langfuse: Crea una instancia del cliente de Langfuse en tu código: from langfuse import Langfuse; langfuse = Langfuse()
6. Instrumentar Tu Aplicación: Agrega trazas a tus llamadas LLM usando integraciones automatizadas (OpenAI, Langchain, LlamaIndex) o instrumentación manual con el decorador @observe
7. Crear Trazas: Crea trazas para registrar interacciones LLM, incluyendo prompts, completaciones y metadatos usando langfuse.trace() o integraciones automatizadas
8. Agregar Puntuación (Opcional): Implementa puntuación para evaluar la calidad de las salidas usando langfuse.score() o herramientas de evaluación automatizadas como RAGAS
9. Ver Analíticas: Accede al panel de control de Langfuse para ver trazas, métricas, costos, latencia y puntuaciones de calidad
10. Gestionar Prompts (Opcional): Usa la función de Gestión de Prompts para versionar y actualizar prompts a través de la interfaz de usuario de Langfuse
Preguntas Frecuentes de Langfuse
Langfuse es una plataforma de ingeniería LLM de código abierto que proporciona características de observabilidad, análisis y experimentación para aplicaciones LLM. Ayuda a los equipos a depurar, analizar e iterar colaborativamente en sus aplicaciones LLM.
Publicaciones Oficiales
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Análisis del Sitio Web de Langfuse
Tráfico y Clasificaciones de Langfuse
346.3K
Visitas Mensuales
#102467
Clasificación Global
#316
Clasificación por Categoría
Tendencias de Tráfico: Oct 2024-Feb 2025
Información de Usuarios de Langfuse
00:06:25
Duración Promedio de Visita
6.96
Páginas por Visita
34.49%
Tasa de Rebote de Usuarios
Principales Regiones de Langfuse
VN: 25.75%
US: 15.78%
IN: 7.02%
FR: 5.27%
GB: 4.88%
Others: 41.31%
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