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Langfuse

Langfuse 为团队提供 LLM 应用可观测性:通过追踪记录还原一次运行中发生的事情,并借助提示词管理和评测持续改进应用。

可观测性LLM 评测Tracing
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把一次回答,展开成可追踪的调用树
Langfuse:把一次回答,展开成可追踪的调用树Langfuse 将应用运行记录为追踪及子步骤,开发者可检查模型、检索和工具调用;代表性记录也可用于数据集与评测。一次应用运行 / Trace请求、上下文与结果模型调用输入、输出、耗时检索步骤查询与证据工具调用参数与返回值数据集与评测把案例用于比较改动提示词管理与运行记录关联选取代表性案例版本与上下文

调用树是结构示意,不是实测耗时;是否能排查问题取决于记录了哪些上下文。

工作机制与关键组成

  1. 接入记录

    记录模型生成、工具调用、检索上下文和应用元数据。

  2. 定位问题

    沿着追踪记录查看耗时、输入输出和各步骤的执行顺序。

  3. 验证改进

    使用数据集和评测,对比提示词或应用改动前后的表现。

如何选择

如果需要集中查看 LLM 执行过程,并希望把生产追踪转化为测试用例,可以考虑 Langfuse。

适合解决哪些问题

  • 排查依赖多轮提示词、检索或工具调用的回答问题。
  • 随着提示词和模型参数变化,持续跟踪应用质量。

使用时要留意什么

  • 追踪记录可能包含敏感输入和输出,应做好脱敏与保留期限管理。
  • 只有在应用记录了有用上下文、评测也覆盖真实任务时,指标才有参考价值。

使用前,先弄清楚

Langfuse 能帮助区分哪些回答失败原因?

追踪记录可以把模型输入输出、工具调用、检索结果和耗时联系起来,便于判断问题发生在哪一步。若没有记录检索上下文或关键业务字段,仅有总耗时很难解释错误。先围绕真实失败样例补齐记录,再将其整理成评测集。

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概念说明参考项目文档与源码;场景选择和接入建议为 AI Manuals 的整理判断。版本、价格、许可及接口细节请以项目当前说明为准。