Langfuse
Langfuseは、チームがLLMアプリケーションをデバッグ、分析、改善するのを助けるために、可視性、分析、評価、プロンプト管理、実験機能を提供するオープンソースのLLMエンジニアリングプラットフォームです
https://langfuse.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年04月16日
Langfuse の月間トラフィック傾向
Langfuseは7月に34万6千回のアクセスを達成し、55.5%の成長を遂げました。プラットフォームの強化された可観測性とメトリクス追跡機能、オープンソースの特性、そして一般的なAIフレームワークとの互換性が、トラフィックの大幅な増加に貢献したと考えられます。
Langfuseとは
Langfuseは、言語学習モデル（LLM）のエンジニアリングと開発のために特別に設計された包括的なプラットフォームです。Y Combinatorに支えられたオープンソースソリューションとして、LLMアプリケーションの管理と最適化に必要なツールを提供します。このプラットフォームは、OpenAI SDK、LlamaIndex、Langchainなどの人気のあるフレームワークとシームレスに統合され、SOC 2 Type IIおよびISO 27001の認証を持つ高いセキュリティ基準を維持します。ユーザーは、管理されたクラウドオファリングを選択するか、プラットフォームを自己ホストすることができ、ほとんどのコア機能はMITライセンスの下で利用可能です。
Langfuseの主な機能
Langfuseは、LLMアプリケーションの可観測性、分析、および実験のための包括的なツールを提供するオープンソースのLLMエンジニアリングプラットフォームです。トレーシング、評価、プロンプト管理、メトリクス収集などの機能を提供し、開発者がLLMアプリケーションのデバッグと改善を行うのを支援します。このプラットフォームは、OpenAI、LangChain、LlamaIndexなどの人気のあるフレームワークと統合されており、SDKを通じて複数のプログラミング言語をサポートしています。
包括的な可観測性: LLM推論、埋め込み取得、API使用、およびシステム相互作用を含むLLMアプリケーションの完全なコンテキストをキャプチャし、問題を特定するのに役立ちます
品質測定と分析: モデルベースの評価、ユーザーフィードバック、手動ラベリング、およびカスタムメトリクスを通じて、プロダクショントレースにスコアを付け、時間の経過とともに品質を測定することを可能にします
プロンプト管理: 異なるバージョンを実験し、そのパフォーマンスを追跡できるように、プロンプトの管理とバージョン管理のためのツールを提供します
マルチモーダルサポート: テキスト、画像、音声、および添付ファイルを含むマルチモーダルLLMアプリケーションのトレーシングを完全にサポートし、設定可能なストレージオプションを提供します
Langfuseのユースケース
RAGパイプラインの最適化: チームは、参照なしの評価のためにRagas統合を使用して、Retrieval-Augmented Generationパイプラインを評価および監視できます
企業向けLLM開発: Khan AcademyやTwilioのような大規模な組織は、Langfuseを使用して、プロダクションのLLMアプリケーションを監視および改善しています
共同開発: 開発チームは、コード共有、リアルタイムコラボレーション、バージョン管理統合などの機能を使用して、問題解決を迅速化するために協力できます
メリット
コア機能に対してMITライセンスのオープンソース
人気のあるLLMフレームワークとの広範な統合サポート
SOC 2 Type IIおよびISO 27001認証を持つエンタープライズグレードのセキュリティ
アクティブなコミュニティと定期的な機能更新
デメリット
一部の周辺機能には商業ライセンスが必要です
メディアストレージなどの特定の機能には追加のインフラのセットアップが必要です
Langfuseの使い方
1. Langfuseアカウントを作成: cloud.langfuse.comでLangfuseアカウントにサインアップするか、Dockerを使用して自己ホストします
2. APIキーを取得: プロジェクト設定に移動し、新しいAPIキーのセット（LANGFUSE_SECRET_KEYおよびLANGFUSE_PUBLIC_KEY）を作成します
3. SDKをインストール: pipを使用してLangfuse SDKをインストールします: pip install langfuse
4. 環境変数を設定: Langfuseの資格情報を環境変数として設定します: LANGFUSE_SECRET_KEY、LANGFUSE_PUBLIC_KEY、およびLANGFUSE_HOST
5. Langfuseクライアントを初期化: コード内でLangfuseクライアントインスタンスを作成します: from langfuse import Langfuse; langfuse = Langfuse()
6. アプリケーションを計測: 自動統合（OpenAI、Langchain、LlamaIndex）または@observeデコレーターを使用した手動計測を使用して、LLMコールにトレースを追加します
7. トレースを作成: langfuse.trace()または自動統合を使用して、プロンプト、完了、およびメタデータを含むLLMインタラクションを記録するためのトレースを作成します
8. スコアリングを追加（オプション）: langfuse.score()またはRAGASのような自動評価ツールを使用して、出力の品質を評価するためのスコアリングを実装します
9. 分析を表示: Langfuseダッシュボードにアクセスして、トレース、メトリック、コスト、レイテンシ、品質スコアを表示します
10. プロンプトを管理（オプション）: Langfuse UIを介してプロンプトのバージョン管理と更新を行うために、プロンプト管理機能を使用します
Langfuseのよくある質問
Langfuseは、LLMアプリケーションの可視化、分析、実験機能を提供するオープンソースのLLMエンジニアリングプラットフォームです。チームが共同でLLMアプリケーションをデバッグ、分析、反復するのを助けます。
Langfuseウェブサイトの分析
Langfuseのトラフィック＆ランキング
346.3K
月間訪問数
#102467
グローバルランク
#316
カテゴリーランク
トラフィックトレンド: Oct 2024-Feb 2025
Langfuseユーザーインサイト
00:06:25
平均訪問時間
6.96
訪問あたりのページ数
34.49%
ユーザーバウンス率
Langfuseの主要地域
VN: 25.75%
US: 15.78%
IN: 7.02%
FR: 5.27%
GB: 4.88%
Others: 41.31%
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