Laminar
Laminar 是一個開源的全方位平台，提供全面的儀器化、可觀察性和分析功能，用於構建一流的 LLM 應用，包括追蹤、評估和提示鏈管理等功能。
https://www.lmnr.ai/?ref=aipure&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年05月16日
什麼是 Laminar
Laminar AI 由 Robert Kim 和 Din Mailibay 於 2024 年創立，是一家得到 Y Combinator 支持的公司，提供一個統一的平台，用於構建、部署和監控生產級 AI 應用。Laminar 用 Rust 編寫，以實現快速和可靠的性能，作為一個開源開發平台，將追蹤數據與事件基於分析相結合，幫助團隊收集、理解和利用影響其 LLM 應用質量的數據。平台可以自托管或作為托管服務使用。
Laminar 的主要功能
Laminar 是一個開源的全方位平台，專為開發 LLM 產品而設計，提供全面的工具來追蹤、評估和管理 LLM 應用程序。它提供零開銷的可觀察性、數據集構建功能、提示鏈管理以及自動化評估功能，同時完全開源且易於自托管。
零開銷可觀察性: 通過 gRPC 在後台發送追蹤信息，開銷最小，支持文本和圖像模型，提供每步執行的清晰可視性
自動化評估: 支持設置 LLM-as-a-judge 或 Python 腳本評估器，自動運行在接收的跨度上，使評估比人工標注更具可擴展性
數據集構建: 允許從追蹤信息中創建數據集，可用於評估、微調和提示工程
提示鏈管理: 支持構建和托管複雜的鏈，包括代理混合和自反 LLM 管道
Laminar 的使用案例
LLM 應用程序開發: 幫助開發者在生產環境中追蹤和優化他們的 LLM 應用程序，提供全面的監控和分析功能
AI 模型評估: 使團隊能夠設置自動化評估管道，以評估 LLM 性能，無需手動干預
生產環境監控: 提供工具在生產環境中監控和分析 LLM 應用程序，具有完整的追蹤可視化和搜索功能
優點
完全開源且可自托管
對應用程序性能的開銷最小
提供全面的 LLM 開發和監控工具套件
缺點
目前僅支持文本和圖像模型（音頻支持待定）
需要技術設置和集成
如何使用 Laminar
安裝 Laminar: 使用 pip 安裝：pip install lmnr
獲取項目 API 金鑰: 在 lmnr.ai 上創建一個項目，並從設置頁面的 'Project API keys' 部分生成一個項目 API 金鑰
設置環境變量: 將您的 API 金鑰添加到環境變量：echo 'LMNR_PROJECT_API_KEY=<YOUR_PROJECT_API_KEY>' >> .env
在代碼中初始化 Laminar: 在您的 Python 代碼中導入並初始化 Laminar：from lmnr import Laminar as L; L.initialize('<YOUR_PROJECT_API_KEY>')
儀器化 LLM 調用: 使用 @observe() 裝飾器來追蹤進行 LLM 調用的函數。這將自動收集執行數據
設置評估（可選）: 配置 LLM-as-a-judge 或 Python 腳本評估器，以自動評估和標記到達的追蹤
構建數據集: 使用收集的追蹤來構建可用於評估、微調和提示工程的數據集
創建提示鏈: 使用 UI 來構建和管理複雜的 LLM 鏈和管道，而不仅仅是單個提示
部署管道: 準備好後，通過選擇目標版本來部署您的管道。使用 L.run() 並提供管道名稱和輸入來從 Python 調用它
監控與分析: 使用 Laminar 達成板來可視化追蹤，搜索它們，並分析您的 LLM 應用的使用模式
Laminar 常見問題
Laminar 是一個開源的全方位平台，用於開發大型語言模型（LLM）產品。它幫助收集、理解和使用數據，以改進 LLM 應用程序。
Laminar 網站分析
Laminar 流量和排名
17.3K
每月訪問量
#1083567
全球排名
#10271
類別排名
流量趨勢：Jun 2024-Apr 2025
Laminar 用戶洞察
00:02:13
平均訪問時長
3.6
每次訪問的頁面數
37.25%
用戶跳出率
Laminar 的主要地區
US: 44.28%
IN: 24.55%
KZ: 10.51%
ID: 4.78%
CO: 4.17%
Others: 11.71%
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