
Langfuse
Langfuse adalah platform rekayasa LLM open-source yang menyediakan observabilitas, analitik, evaluasi, manajemen prompt, dan fitur eksperimen untuk membantu tim melakukan debugging, analisis, dan meningkatkan aplikasi LLM mereka.
https://langfuse.com/?ref=aipure&utm_source=aipure

Informasi Produk
Diperbarui:Jun 16, 2025
Tren Traffic Bulanan Langfuse
Langfuse mengalami sedikit penurunan sebesar 2,5% dalam kunjungan menjadi 331,8 ribu kunjungan. Tanpa adanya pembaruan produk langsung baru-baru ini, penurunan ini mungkin disebabkan oleh fluktuasi pasar normal atau meningkatnya persaingan di bidang analitik LLM.
Apa itu Langfuse
Langfuse adalah platform komprehensif yang dirancang khusus untuk rekayasa dan pengembangan Model Pembelajaran Bahasa (LLM). Sebagai solusi open-source yang didukung oleh Y Combinator, ia menawarkan alat penting untuk mengelola dan mengoptimalkan aplikasi LLM. Platform ini terintegrasi dengan mulus dengan kerangka kerja populer seperti OpenAI SDK, LlamaIndex, Langchain, dan lainnya, sambil mempertahankan standar keamanan tinggi dengan sertifikasi SOC 2 Type II dan ISO 27001. Pengguna dapat memilih antara penawaran cloud yang dikelola atau meng-host sendiri platform, dengan sebagian besar fitur inti tersedia di bawah lisensi MIT.
Fitur Utama Langfuse
Langfuse adalah platform rekayasa LLM sumber terbuka yang menyediakan alat komprehensif untuk observabilitas, analitik, dan eksperimen aplikasi LLM. Ini menawarkan fitur seperti pelacakan, evaluasi, manajemen prompt, dan pengumpulan metrik untuk membantu pengembang memecahkan masalah dan meningkatkan aplikasi LLM mereka. Platform ini terintegrasi dengan kerangka kerja populer seperti OpenAI, LangChain, dan LlamaIndex, sambil mendukung berbagai bahasa pemrograman melalui SDK-nya.
Observabilitas Komprehensif: Menangkap konteks penuh aplikasi LLM termasuk inferensi LLM, pengambilan embedding, penggunaan API, dan interaksi sistem untuk membantu menentukan masalah
Pengukuran Kualitas & Analitik: Memungkinkan penambahan skor pada jejak produksi melalui evaluasi berbasis model, umpan balik pengguna, pelabelan manual, dan metrik kustom untuk mengukur kualitas dari waktu ke waktu
Manajemen Prompt: Menyediakan alat untuk mengelola dan memversioning prompt, memungkinkan tim untuk bereksperimen dengan berbagai versi dan melacak kinerjanya
Dukungan Multi-modal: Sepenuhnya mendukung pelacakan aplikasi LLM multi-modal, termasuk teks, gambar, audio, dan lampiran dengan opsi penyimpanan yang dapat dikonfigurasi
Kasus Penggunaan Langfuse
Optimisasi Pipeline RAG: Tim dapat mengevaluasi dan memantau pipeline Retrieval-Augmented Generation mereka menggunakan integrasi Ragas untuk evaluasi tanpa referensi
Pengembangan LLM Perusahaan: Organisasi besar seperti Khan Academy dan Twilio menggunakan Langfuse untuk memantau dan meningkatkan aplikasi LLM produksi mereka
Pengembangan Kolaboratif: Tim pengembangan dapat bekerja sama menggunakan fitur seperti berbagi kode, kolaborasi waktu nyata, dan integrasi kontrol versi untuk penyelesaian masalah yang lebih cepat
Kelebihan
Sumber terbuka dengan lisensi MIT untuk fitur inti
Dukungan integrasi yang luas dengan kerangka kerja LLM populer
Keamanan tingkat perusahaan dengan sertifikasi SOC 2 Type II dan ISO 27001
Komunitas aktif dan pembaruan fitur secara reguler
Kekurangan
Beberapa fitur periferal memerlukan lisensi komersial
Memerlukan pengaturan infrastruktur tambahan untuk fitur tertentu seperti penyimpanan media
Cara Menggunakan Langfuse
1. Buat Akun Langfuse: Daftar untuk akun Langfuse di cloud.langfuse.com atau self-host menggunakan Docker
2. Dapatkan Kunci API: Pergi ke pengaturan proyek dan buat satu set kunci API baru (LANGFUSE_SECRET_KEY dan LANGFUSE_PUBLIC_KEY)
3. Instal SDK: Instal SDK Langfuse menggunakan pip: pip install langfuse
4. Atur Variabel Lingkungan: Atur kredensial Langfuse Anda sebagai variabel lingkungan: LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_PUBLIC_KEY, dan LANGFUSE_HOST
5. Inisialisasi Klien Langfuse: Buat instance klien Langfuse dalam kode Anda: dari langfuse import Langfuse; langfuse = Langfuse()
6. Instrumen Aplikasi Anda: Tambahkan pelacakan ke panggilan LLM Anda menggunakan integrasi otomatis (OpenAI, Langchain, LlamaIndex) atau instrumentasi manual dengan dekorator @observe
7. Buat Jejak: Buat jejak untuk mencatat interaksi LLM termasuk prompt, penyelesaian, dan metadata menggunakan langfuse.trace() atau integrasi otomatis
8. Tambahkan Penilaian (Opsional): Terapkan penilaian untuk mengevaluasi kualitas keluaran menggunakan langfuse.score() atau alat evaluasi otomatis seperti RAGAS
9. Lihat Analitik: Akses dasbor Langfuse untuk melihat jejak, metrik, biaya, latensi, dan skor kualitas
10. Kelola Prompt (Opsional): Gunakan fitur Manajemen Prompt untuk versi dan memperbarui prompt melalui UI Langfuse
FAQ Langfuse
Langfuse adalah platform rekayasa LLM sumber terbuka yang menyediakan fitur observabilitas, analitik, dan eksperimen untuk aplikasi LLM. Ini membantu tim untuk secara kolaboratif melakukan debug, menganalisis, dan mengiterasi aplikasi LLM mereka.
Postingan Resmi
Memuat...Video Langfuse
Artikel Populer

SweetAI Chat vs Secret Desires: Pembuat Partner AI Mana yang Tepat untuk Anda?
Jul 10, 2025

Cara Membuat Video Hewan AI Viral di Tahun 2025: Panduan Langkah demi Langkah
Jul 3, 2025

Alternatif SweetAI Chat Terbaik di 2025: Perbandingan Platform Obrolan AI Girlfriend & NSFW Terbaik
Jun 30, 2025

Cara Membuat Video AI ASMR Viral dalam 5 Menit (Tanpa Mikrofon, Tanpa Kamera) | 2025
Jun 23, 2025
Analitik Situs Web Langfuse
Lalu Lintas & Peringkat Langfuse
399.8K
Kunjungan Bulanan
#76757
Peringkat Global
#532
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Oct 2024-Jun 2025
Wawasan Pengguna Langfuse
00:05:36
Rata-rata Durasi Kunjungan
8.04
Halaman Per Kunjungan
34.32%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas Langfuse
US: 18.14%
DE: 12.24%
CN: 7.12%
IN: 5.76%
KR: 5.2%
Others: 51.54%