
Langfuse
Langfuse - это платформа инженерии LLM с открытым исходным кодом, которая предоставляет функции наблюдаемости, аналитики, оценок, управления подсказками и экспериментов, чтобы помочь командам отлаживать, анализировать и улучшать свои приложения LLM.
https://langfuse.com/?ref=aipure&utm_source=aipure

Информация о продукте
Обновлено:16/06/2025
Тенденции ежемесячного трафика Langfuse
Langfuse показал небольшое снижение на 2,5% трафика до 331,8 тыс. посещений. При отсутствии недавних прямых обновлений продукта это снижение можно объяснить обычными рыночными колебаниями или усилением конкуренции в сфере аналитики LLM.
Что такое Langfuse
Langfuse - это комплексная платформа, специально разработанная для инженерии и разработки языковых моделей (LLM). Как решение с открытым исходным кодом, поддерживаемое Y Combinator, она предлагает необходимые инструменты для управления и оптимизации приложений LLM. Платформа бесшовно интегрируется с популярными фреймворками, такими как OpenAI SDK, LlamaIndex, Langchain и другими, при этом поддерживая высокие стандарты безопасности с сертификатами SOC 2 Type II и ISO 27001. Пользователи могут выбирать между управляемым облачным предложением или самостоятельно хостить платформу, при этом большинство основных функций доступны по лицензии MIT.
Ключевые особенности Langfuse
Langfuse является платформой для разработки LLM с открытым исходным кодом, которая предоставляет комплексные инструменты для наблюдаемости, аналитики и экспериментов с LLM-приложениями. Она предлагает такие функции, как трассировка, оценка, управление подсказками и сбор метрик, чтобы помочь разработчикам отлаживать и улучшать свои LLM-приложения. Платформа интегрируется с популярными фреймворками, такими как OpenAI, LangChain и LlamaIndex, поддерживая несколько языков программирования через свои SDK.
Комплексная наблюдаемость: Фиксирует полный контекст LLM-приложений, включая вывод LLM, извлечение встраиваний, использование API и взаимодействие с системой, чтобы помочь выявить проблемы
Измерение качества и аналитика: Позволяет прикреплять оценки к производственным трассам через оценки на основе модели, обратную связь от пользователей, ручную разметку и пользовательские метрики для измерения качества с течением времени
Управление подсказками: Предоставляет инструменты для управления и версионирования подсказок, позволяя командам экспериментировать с различными версиями и отслеживать их производительность
Поддержка многомодальности: Полностью поддерживает трассировку многомодальных LLM-приложений, включая текст, изображения, аудио и вложения с настраиваемыми параметрами хранения
Варианты использования Langfuse
Оптимизация RAG-пайплайнов: Команды могут оценивать и контролировать свои пайплайны Retrieval-Augmented Generation с помощью интеграции Ragas для оценок без ссылок
Разработка LLM для предприятий: Крупные организации, такие как Khan Academy и Twilio, используют Langfuse для мониторинга и улучшения своих производственных LLM-приложений
Совместная разработка: Команды разработчиков могут работать вместе, используя такие функции, как совместное использование кода, совместная работа в реальном времени и интеграция контроля версий для более быстрого решения проблем
Преимущества
С открытым исходным кодом с лицензией MIT для основных функций
Широкая поддержка интеграции с популярными LLM-фреймворками
Безопасность уровня предприятия с сертификатами SOC 2 Type II и ISO 27001
Активное сообщество и регулярные обновления функций
Недостатки
Некоторые периферийные функции требуют коммерческой лицензии
Требуется настройка дополнительной инфраструктуры для определенных функций, таких как хранение медиа
Как использовать Langfuse
1. Создайте учетную запись Langfuse: Зарегистрируйтесь для получения учетной записи Langfuse на cloud.langfuse.com или самостоятельно хостите с помощью Docker
2. Получите API ключи: Перейдите в настройки проекта и создайте новый набор API ключей (LANGFUSE_SECRET_KEY и LANGFUSE_PUBLIC_KEY)
3. Установите SDK: Установите SDK Langfuse с помощью pip: pip install langfuse
4. Установите переменные окружения: Установите свои учетные данные Langfuse в качестве переменных окружения: LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_PUBLIC_KEY и LANGFUSE_HOST
5. Инициализируйте клиента Langfuse: Создайте экземпляр клиента Langfuse в своем коде: from langfuse import Langfuse; langfuse = Langfuse()
6. Инструментируйте ваше приложение: Добавьте трассировку к вашим вызовам LLM, используя либо автоматизированные интеграции (OpenAI, Langchain, LlamaIndex), либо ручную инструментализацию с помощью декоратора @observe
7. Создайте трассировки: Создайте трассировки для регистрации взаимодействий LLM, включая подсказки, завершения и метаданные, используя langfuse.trace() или автоматизированные интеграции
8. Добавьте оценку (по желанию): Реализуйте оценку для оценки качества выходных данных с помощью langfuse.score() или автоматизированных инструментов оценки, таких как RAGAS
9. Просмотр аналитики: Получите доступ к панели управления Langfuse для просмотра трассировок, метрик, затрат, задержки и оценок качества
10. Управление подсказками (по желанию): Используйте функцию управления подсказками для версионирования и обновления подсказок через интерфейс Langfuse
Часто задаваемые вопросы о Langfuse
Langfuse является платформой для разработки LLM с открытым исходным кодом, которая предоставляет функции наблюдаемости, аналитики и экспериментов для приложений LLM. Она помогает командам совместно отлаживать, анализировать и итеративно развивать свои приложения LLM.
Официальные сообщения
Загрузка...Видео Langfuse
Популярные статьи

SweetAI Chat против HeraHaven: Найдите свое приложение для пикантного AI-чата в 2025 году
Jul 10, 2025

SweetAI Chat против Secret Desires: какой конструктор AI-партнеров подходит именно вам? | 2025
Jul 10, 2025

Как создавать вирусные AI-видео с животными в 2025 году: Пошаговое руководство
Jul 3, 2025

Лучшие альтернативы SweetAI Chat в 2025 году: сравнение лучших платформ для AI Girlfriend и NSFW Chat
Jun 30, 2025
Аналитика веб-сайта Langfuse
Трафик и рейтинги Langfuse
399.8K
Ежемесячные посещения
#76757
Глобальный рейтинг
#532
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Oct 2024-Jun 2025
Анализ пользователей Langfuse
00:05:36
Средняя продолжительность посещения
8.04
Страниц за посещение
34.32%
Показатель отказов
Основные регионы Langfuse
US: 18.14%
DE: 12.24%
CN: 7.12%
IN: 5.76%
KR: 5.2%
Others: 51.54%