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:16/04/2025
Тенденции ежемесячного трафика Langfuse
Langfuse достиг 346 тыс. посещений с 55,5% ростом в июле. Улучшенные функции отслеживания и наблюдения платформы, наряду с её открытым исходным кодом и совместимостью с популярными AI-фреймворками, вероятно, способствовали значительному увеличению трафика.
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
VideoIdeas.ai: Полное руководство по созданию вирусных видео на YouTube в вашем уникальном стиле (2025)
Apr 11, 2025
Полный обзор GPT-4o: Лучший генератор изображений с искусственным интеллектом для всех в 2025 году
Apr 8, 2025
Reve 1.0: Революционный генератор изображений с использованием ИИ и руководство по использованию
Mar 31, 2025
Gemma 3 от Google: откройте для себя самую эффективную модель ИИ на сегодняшний день | Руководство по установке и использованию 2025
Mar 18, 2025
Аналитика веб-сайта Langfuse
Трафик и рейтинги Langfuse
346.3K
Ежемесячные посещения
#102467
Глобальный рейтинг
#316
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Oct 2024-Feb 2025
Анализ пользователей Langfuse
00:06:25
Средняя продолжительность посещения
6.96
Страниц за посещение
34.49%
Показатель отказов
Основные регионы Langfuse
VN: 25.75%
US: 15.78%
IN: 7.02%
FR: 5.27%
GB: 4.88%
Others: 41.31%
Последние ИИ-инструменты, похожие на Langfuse
Gait
Gait — это инструмент для сотрудничества, который интегрирует генерацию кода с поддержкой ИИ с системой контроля версий, позволяя командам эффективно отслеживать, понимать и делиться контекстом кода, сгенерированного ИИ.
invoices.dev
invoices.dev - это автоматизированная платформа для выставления счетов, которая генерирует счета напрямую из коммитов Git разработчиков, с возможностями интеграции с GitHub, Slack, Linear и Google-услугами.
EasyRFP
EasyRFP — это ИИ-технология для вычислений на краю, которая упрощает ответы на RFP (запросы предложений) и позволяет проводить реальное время полевой фенотипизации с использованием технологий глубокого обучения.
Cart.ai
Cart.ai — это платформа на основе ИИ, предоставляющая комплексные решения для автоматизации бизнеса, включая программирование, управление отношениями с клиентами, редактирование видео, настройку электронной коммерции и разработку пользовательских решений на основе ИИ с поддержкой 24/7.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Langfuse
DeepSeek
DeepSeek - это продвинутая компания ИИ, разрабатывающая мощные языковые модели для кодирования, создания контента и общего общения с современными показателями производительности как в приложениях с открытым исходным кодом, так и в коммерческих.
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat — это помощник по кодированию на базе искусственного интеллекта, который обеспечивает взаимодействия на естественном языке, реальные предложения кода и контекстную поддержку непосредственно в поддерживаемых IDE и на GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode — это расширение редактора исходного кода Xcode, которое интегрирует GitHub Copilot, Codeium и ChatGPT для предоставления предложений по коду на основе искусственного интеллекта, чат-помощи и функциональности prompt-to-code в Xcode.
BrowserAI
BrowserAI — это библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет запускать локальные большие языковые модели (LLM) непосредственно в веб-браузерах с ускорением WebGPU, предлагая возможности ИИ, ориентированные на конфиденциальность, без необходимости в серверной инфраструктуре.