Langfuse
Langfuse est une plateforme d'ingénierie LLM open-source qui fournit des fonctionnalités d'observabilité, d'analytique, d'évaluations, de gestion des prompts et d'expérimentation pour aider les équipes à déboguer, analyser et améliorer leurs applications LLM.
https://langfuse.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Apr 16, 2025
Tendances du trafic mensuel de Langfuse
Langfuse a atteint 346K visites avec une croissance de 55,5% en juillet. Les fonctionnalités de la plateforme d'observabilité améliorée et de suivi des métriques, ainsi que sa nature open-source et sa compatibilité avec les frameworks d'IA populaires, ont probablement contribué à l'augmentation significative du trafic.
Qu'est-ce que Langfuse
Langfuse est une plateforme complète conçue spécifiquement pour l'ingénierie et le développement de modèles d'apprentissage linguistique (LLM). En tant que solution open-source soutenue par Y Combinator, elle offre des outils essentiels pour gérer et optimiser les applications LLM. La plateforme s'intègre parfaitement avec des frameworks populaires tels que OpenAI SDK, LlamaIndex, Langchain, et plus encore, tout en maintenant des normes de sécurité élevées avec les certifications SOC 2 Type II et ISO 27001. Les utilisateurs peuvent choisir entre une offre cloud gérée ou auto-héberger la plateforme, avec la plupart des fonctionnalités principales disponibles sous une licence MIT.
Caractéristiques principales de Langfuse
Langfuse est une plateforme d'ingénierie LLM open-source qui fournit des outils complets pour l'observabilité, l'analytique et l'expérimentation des applications LLM. Elle offre des fonctionnalités telles que le traçage, l'évaluation, la gestion des invites et la collecte de métriques pour aider les développeurs à déboguer et améliorer leurs applications LLM. La plateforme s'intègre avec des frameworks populaires comme OpenAI, LangChain et LlamaIndex, tout en prenant en charge plusieurs langages de programmation via ses SDK.
Observabilité complète: Capture le contexte complet des applications LLM, y compris l'inférence LLM, la récupération d'embeddings, l'utilisation de l'API et les interactions système pour aider à identifier les problèmes
Mesure de qualité et analytique: Permet d'attacher des scores aux traces de production grâce à des évaluations basées sur des modèles, des retours d'utilisateurs, un étiquetage manuel et des métriques personnalisées pour mesurer la qualité dans le temps
Gestion des invites: Fournit des outils pour gérer et versionner les invites, permettant aux équipes d'expérimenter avec différentes versions et de suivre leurs performances
Support multi-modal: Prend entièrement en charge le traçage des applications LLM multi-modales, y compris le texte, les images, l'audio et les pièces jointes avec des options de stockage configurables
Cas d'utilisation de Langfuse
Optimisation des pipelines RAG: Les équipes peuvent évaluer et surveiller leurs pipelines de génération augmentée par récupération en utilisant l'intégration Ragas pour des évaluations sans référence
Développement LLM d'entreprise: De grandes organisations comme Khan Academy et Twilio utilisent Langfuse pour surveiller et améliorer leurs applications LLM en production
Développement collaboratif: Les équipes de développement peuvent travailler ensemble en utilisant des fonctionnalités telles que le partage de code, la collaboration en temps réel et l'intégration de contrôle de version pour une résolution plus rapide des problèmes
Avantages
Open-source avec une licence MIT pour les fonctionnalités de base
Support d'intégration étendu avec des frameworks LLM populaires
Sécurité de niveau entreprise avec certification SOC 2 Type II et ISO 27001
Communauté active et mises à jour régulières des fonctionnalités
Inconvénients
Certaines fonctionnalités périphériques nécessitent une licence commerciale
Nécessite la mise en place d'une infrastructure supplémentaire pour certaines fonctionnalités comme le stockage multimédia
Comment utiliser Langfuse
1. Créer un compte Langfuse: Inscrivez-vous pour un compte Langfuse sur cloud.langfuse.com ou auto-hébergez en utilisant Docker
2. Obtenir des clés API: Allez dans les paramètres du projet et créez un nouvel ensemble de clés API (LANGFUSE_SECRET_KEY et LANGFUSE_PUBLIC_KEY)
3. Installer le SDK: Installez le SDK Langfuse en utilisant pip : pip install langfuse
4. Définir les variables d'environnement: Définissez vos identifiants Langfuse comme variables d'environnement : LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_PUBLIC_KEY, et LANGFUSE_HOST
5. Initialiser le client Langfuse: Créez une instance de client Langfuse dans votre code : from langfuse import Langfuse; langfuse = Langfuse()
6. Instrumenter votre application: Ajoutez du traçage à vos appels LLM en utilisant soit des intégrations automatisées (OpenAI, Langchain, LlamaIndex) soit une instrumentation manuelle avec le décorateur @observe
7. Créer des traces: Créez des traces pour enregistrer les interactions LLM, y compris les prompts, les complétions et les métadonnées en utilisant langfuse.trace() ou des intégrations automatisées
8. Ajouter un scoring (optionnel): Implémentez un scoring pour évaluer la qualité des sorties en utilisant langfuse.score() ou des outils d'évaluation automatisés comme RAGAS
9. Voir les analyses: Accédez au tableau de bord Langfuse pour voir les traces, les métriques, les coûts, la latence et les scores de qualité
10. Gérer les prompts (optionnel): Utilisez la fonctionnalité de gestion des prompts pour versionner et mettre à jour les prompts via l'interface utilisateur de Langfuse
FAQ de Langfuse
Langfuse est une plateforme d'ingénierie LLM open-source qui fournit des fonctionnalités d'observabilité, d'analytique et d'expérimentation pour les applications LLM. Elle aide les équipes à déboguer, analyser et itérer collaborativement sur leurs applications LLM.
Publications officielles
Chargement...Vidéo de Langfuse
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Analyses du site web de Langfuse
Trafic et classements de Langfuse
346.3K
Visites mensuelles
#102467
Classement mondial
#316
Classement par catégorie
Tendances du trafic : Oct 2024-Feb 2025
Aperçu des utilisateurs de Langfuse
00:06:25
Durée moyenne de visite
6.96
Pages par visite
34.49%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de Langfuse
VN: 25.75%
US: 15.78%
IN: 7.02%
FR: 5.27%
GB: 4.88%
Others: 41.31%
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