Langfuse
Langfuse 是一個開源的 LLM 工程平台，提供可觀察性、分析、評估、提示管理和實驗功能，幫助團隊調試、分析和改進他們的 LLM 應用程序。
https://langfuse.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年04月16日
Langfuse 每月流量趨勢
Langfuse 在七月份達到了 34.6萬次訪問量，增長率達 55.5%。該平台的 增強型可觀察性和指標追蹤 功能，再加上其 開源特性 以及與 主流AI框架的兼容性，很可能是造成流量大幅增長的原因。
什麼是 Langfuse
Langfuse 是一個專門為語言學習模型 (LLM) 工程和開發設計的綜合平台。作為 Y Combinator 支持的開源解決方案，它提供了管理和優化 LLM 應用程序的必要工具。該平台無縫集成到流行的框架中，如 OpenAI SDK、LlamaIndex、Langchain 等，同時保持 SOC 2 Type II 和 ISO 27001 認證的高安全標準。用戶可以選擇使用托管雲服務或自行託管平台，大多數核心功能在 MIT 許可下可用。
Langfuse 的主要功能
Langfuse 是一個開源的 LLM 工程平台，提供全面的工具，用於 LLM 應用程序的可觀察性、分析和實驗。它提供如追蹤、評估、提示管理及指標收集等功能，幫助開發者調試和改進他們的 LLM 應用程序。該平台與 OpenAI、LangChain 和 LlamaIndex 等流行框架集成，並通過其 SDK 支持多種程式語言。
全面的可觀察性: 捕獲 LLM 應用程序的完整上下文，包括 LLM 推理、嵌入檢索、API 使用和系統交互，以幫助定位問題
質量測量與分析: 通過模型基於的評估、用戶反饋、手動標記和自定義指標，將分數附加到生產追蹤中，以衡量質量的變化
提示管理: 提供管理和版本化提示的工具，允許團隊試驗不同的版本並追蹤其性能
多模態支持: 全面支持多模態 LLM 應用程序的追蹤，包括文本、圖像、音頻和附件，並提供可配置的存儲選項
Langfuse 的使用案例
RAG 管道優化: 團隊可以使用 Ragas 集成進行無參考評估，評估和監控他們的檢索增強生成管道
企業 LLM 開發: 像 Khan Academy 和 Twilio 這樣的大型組織使用 Langfuse 監控和改進他們的生產 LLM 應用程序
協作開發: 開發團隊可以使用代碼共享、實時協作和版本控制集成等功能一起工作，以更快地解決問題
優點
核心功能採用 MIT 許可證開源
與流行的 LLM 框架有廣泛的集成支持
具有 SOC 2 Type II 和 ISO 27001 認證的企業級安全
活躍的社區和定期的功能更新
缺點
某些周邊功能需要商業許可
某些功能（如媒體存儲）需要設置額外的基礎設施
如何使用 Langfuse
1. 創建 Langfuse 帳戶: 在 cloud.langfuse.com 註冊 Langfuse 帳戶或使用 Docker 自行託管
2. 獲取 API 金鑰: 前往項目設置並創建一組新的 API 金鑰（LANGFUSE_SECRET_KEY 和 LANGFUSE_PUBLIC_KEY）
3. 安裝 SDK: 使用 pip 安裝 Langfuse SDK：pip install langfuse
4. 設置環境變量: 將您的 Langfuse 凭證設置為環境變量：LANGFUSE_SECRET_KEY、LANGFUSE_PUBLIC_KEY 和 LANGFUSE_HOST
5. 初始化 Langfuse 客戶端: 在代碼中創建 Langfuse 客戶端實例：from langfuse import Langfuse; langfuse = Langfuse()
6. 儀器化您的應用程序: 使用自動集成（OpenAI、Langchain、LlamaIndex）或使用 @observe 裝飾器手動儀器化來追蹤 LLM 調用
7. 創建追蹤: 使用 langfuse.trace() 或自動集成來記錄 LLM 交互，包括提示、完成和元數據
8. 添加評分（可選）: 使用 langfuse.score() 或自動評估工具（如 RAGAS）來評估輸出質量
9. 查看分析: 訪問 Langfuse 仪表板以查看追蹤、指標、成本、延遲和質量得分
10. 管理提示（可選）: 使用提示管理功能通過 Langfuse UI 來版本化和更新提示
Langfuse 常見問題
Langfuse 是一個開源的 LLM 工程平台，為 LLM 應用程序提供可觀察性、分析和實驗功能。它幫助團隊協作調試、分析和迭代他們的 LLM 應用程序。
Langfuse 網站分析
Langfuse 流量和排名
346.3K
每月訪問量
#102467
全球排名
#316
類別排名
流量趨勢：Oct 2024-Feb 2025
Langfuse 用戶洞察
00:06:25
平均訪問時長
6.96
每次訪問的頁面數
34.49%
用戶跳出率
Langfuse 的主要地區
VN: 25.75%
US: 15.78%
IN: 7.02%
FR: 5.27%
GB: 4.88%
Others: 41.31%
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