Langfuse 与 ClickHouse：面向现代大语言模型（LLM）应用的新一代数据栈

最新推荐文章于 2025-11-03 16:21:10 发布
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#clickhouse #语言模型 #人工智能

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作者：ClickHouse Team

本文在公众号【ClickHouseInc】首发

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搭建一个 AI 演示应用很简单，但要让它长期稳定可用却非常不易。开放式用户输入、模型推理以及 AI 智能体（AI Agent）的工具调用，都需要一个全新的工作流，支持团队在实践中持续度量、评估并改进这些系统。

Langfuse 正在帮助开发者解决这个难题。它的开源大语言模型工程平台为团队提供完善的追踪、评估和性能优化能力，无论是调试提示词、测试模型响应，还是分析数十亿次交互，都能轻松应对。

对于那些涉及敏感或大规模数据的企业，Langfuse 的吸引力还在于它的灵活性：既可自托管，也可作为托管云服务使用。这种灵活架构帮助 Langfuse 迅速获得了大型企业的青睐，但同时也带来了新的扩展性挑战。到 2024 年中期，原本基于 Postgres 的简单架构支撑着云端和本地自托管的双模式，但随着客户需求的快速增长，它已无法承载压力。平台需要应对数十亿行数据，支撑跨多个界面的复杂查询，同时跟上客户产生的海量数据。变革迫在眉睫。

在 2025 年 3 月于旧金山举办的 ClickHouse 见面会上[https://www.youtube.com/watch?v=AnghkoucpN0]，Langfuse 联合创始人 Clemens Rawert 分享了团队如何

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本文字数：4742；估计阅读时间：12 分钟作者：Ankush Gola审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发“我们在使用 ClickHouse 方面有着良好的经历。它使我们能够将 LangSmith 扩展到生产环境，并提供一个用户可以记录所有数据的服务。如果没有 ClickHouse，我们无法取得这样的成就。
Langfuse-GitHub 上星标最多的开源 LLMOps 工具
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而一些轻量级的模型，如谷歌的PaLM和DeepMind的Chinchilla，虽然参数数量较GPT-3少，但通过优化模型结构和训练方法，它们在某些任务上也能达到类似的性能。例如，OpenAI的GPT-3模型在2020年发布时，其参数量达到了惊人的1750亿，而在之后的模型中，如GPT-4，其参数量可能进一步增加。然而，更多的参数也意味着更高的计算成本和训练难度。总结来说，大语言模型的常用参数规模随着技术进步而不断增加，目前已经有多种规模的模型被开发和应用，不同的参数规模对应着不同的性能和计算资源需求。
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探索 Langfuse 和 LitellM：提升 LLM 应用开发效率
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揭秘Langfuse：如何用一套开源平台把LLM应用开发、监控、评测全都玩明白？
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LLM大模型应用监控---LangFuse本地部署指南
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