Langfuse
Langfuse는 팀이 LLM 애플리케이션을 디버그, 분석 및 개선하는 데 도움을 주기 위해 가시성, 분석, 평가, 프롬프트 관리 및 실험 기능을 제공하는 오픈 소스 LLM 엔지니어링 플랫폼입니다.
https://langfuse.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Apr 16, 2025
Langfuse 월간 트래픽 동향
Langfuse는 7월에 34만 6천 방문을 기록하며 55.5%의 성장을 달성했습니다. 향상된 관찰 가능성과 메트릭 추적 기능, 오픈소스 특성, 그리고 인기 있는 AI 프레임워크와의 호환성이 이러한 트래픽의 큰 증가에 기여했을 것으로 보입니다.
Langfuse이란?
Langfuse는 언어 학습 모델(LLM) 엔지니어링 및 개발을 위해 특별히 설계된 종합 플랫폼입니다. Y Combinator의 지원을 받는 오픈 소스 솔루션으로, LLM 애플리케이션을 관리하고 최적화하기 위한 필수 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 OpenAI SDK, LlamaIndex, Langchain 등과 같은 인기 있는 프레임워크와 원활하게 통합되며, SOC 2 Type II 및 ISO 27001 인증으로 높은 보안 기준을 유지합니다. 사용자는 관리형 클라우드 제공 또는 플랫폼을 자체 호스팅할 수 있으며, 대부분의 핵심 기능은 MIT 라이선스 하에 제공됩니다.
Langfuse의 주요 기능
Langfuse는 LLM 애플리케이션의 관찰 가능성, 분석 및 실험을 위한 포괄적인 도구를 제공하는 오픈 소스 LLM 엔지니어링 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 개발자가 LLM 애플리케이션을 디버깅하고 개선하는 데 도움이 되는 추적, 평가, 프롬프트 관리 및 메트릭 수집과 같은 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 OpenAI, LangChain 및 LlamaIndex와 같은 인기 있는 프레임워크와 통합되며, SDK를 통해 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.
포괄적인 관찰 가능성: LLM 추론, 임베딩 검색, API 사용 및 시스템 상호작용을 포함한 LLM 애플리케이션의 전체 컨텍스트를 캡처하여 문제를 정확히 파악하는 데 도움을 줍니다
품질 측정 및 분석: 모델 기반 평가, 사용자 피드백, 수동 레이블 지정 및 사용자 정의 메트릭을 통해 생산 추적에 점수를 부여하여 시간에 따른 품질을 측정할 수 있게 합니다
프롬프트 관리: 프롬프트를 관리하고 버전 관리할 수 있는 도구를 제공하여 팀이 다양한 버전으로 실험하고 성과를 추적할 수 있도록 합니다
다중 모드 지원: 텍스트, 이미지, 오디오 및 첨부 파일을 포함한 다중 모드 LLM 애플리케이션의 추적을 완전히 지원하며, 구성 가능한 저장 옵션을 제공합니다
Langfuse의 사용 사례
RAG 파이프라인 최적화: 팀은 Ragas 통합을 사용하여 참조 없는 평가를 통해 Retrieval-Augmented Generation 파이프라인을 평가하고 모니터링할 수 있습니다
기업 LLM 개발: Khan Academy 및 Twilio와 같은 대규모 조직은 Langfuse를 사용하여 생산 LLM 애플리케이션을 모니터링하고 개선합니다
협업 개발: 개발 팀은 코드 공유, 실시간 협업 및 버전 관리 통합과 같은 기능을 사용하여 더 빠른 문제 해결을 위해 함께 작업할 수 있습니다
장점
핵심 기능에 대한 MIT 라이센스를 가진 오픈 소스
인기 LLM 프레임워크와의 광범위한 통합 지원
SOC 2 Type II 및 ISO 27001 인증을 통한 기업급 보안
활발한 커뮤니티 및 정기적인 기능 업데이트
단점
일부 주변 기능은 상업적 라이센스가 필요합니다
미디어 저장과 같은 특정 기능에 대해 추가 인프라 설정이 필요합니다
Langfuse 사용 방법
1. Langfuse 계정 만들기: cloud.langfuse.com에서 Langfuse 계정에 가입하거나 Docker를 사용하여 자체 호스팅합니다.
2. API 키 받기: 프로젝트 설정으로 이동하여 새로운 API 키 세트(LANGFUSE_SECRET_KEY 및 LANGFUSE_PUBLIC_KEY)를 생성합니다.
3. SDK 설치: pip를 사용하여 Langfuse SDK를 설치합니다: pip install langfuse
4. 환경 변수 설정: Langfuse 자격 증명을 환경 변수로 설정합니다: LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_PUBLIC_KEY 및 LANGFUSE_HOST
5. Langfuse 클라이언트 초기화: 코드에서 Langfuse 클라이언트 인스턴스를 생성합니다: from langfuse import Langfuse; langfuse = Langfuse()
6. 애플리케이션 계측: 자동화된 통합(OpenAI, Langchain, LlamaIndex) 또는 @observe 데코레이터를 사용하여 수동 계측으로 LLM 호출에 추적을 추가합니다.
7. 추적 생성: langfuse.trace() 또는 자동화된 통합을 사용하여 프롬프트, 완료 및 메타데이터를 포함한 LLM 상호작용을 기록하기 위해 추적을 생성합니다.
8. 점수 추가 (선택 사항): langfuse.score() 또는 RAGAS와 같은 자동 평가 도구를 사용하여 출력 품질을 평가하기 위해 점수를 구현합니다.
9. 분석 보기: Langfuse 대시보드에 액세스하여 추적, 메트릭, 비용, 대기 시간 및 품질 점수를 봅니다.
10. 프롬프트 관리 (선택 사항): Langfuse UI를 통해 프롬프트의 버전 관리 및 업데이트를 위해 프롬프트 관리 기능을 사용합니다.
Langfuse 자주 묻는 질문
Langfuse는 LLM 애플리케이션에 대한 가시성, 분석 및 실험 기능을 제공하는 오픈 소스 LLM 엔지니어링 플랫폼입니다. 팀이 협력하여 LLM 애플리케이션을 디버깅, 분석 및 반복하는 데 도움을 줍니다.
Langfuse 웹사이트 분석
Langfuse 트래픽 및 순위
346.3K
월간 방문자 수
#102467
전 세계 순위
#316
카테고리 순위
트래픽 트렌드: Oct 2024-Feb 2025
Langfuse 사용자 인사이트
00:06:25
평균 방문 시간
6.96
방문당 페이지 수
34.49%
사용자 이탈률
Langfuse의 상위 지역
VN: 25.75%
US: 15.78%
IN: 7.02%
FR: 5.27%
GB: 4.88%
Others: 41.31%
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