Langfuse 深度使用指南：构建可观测的LLM应用系统

Langfuse深度使用：构建可观测LLM应用
最新推荐文章于 2025-10-15 16:00:58 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-15 16:00:58 发布 · 1.6k 阅读 · 21 ·
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Langfuse 深度使用指南：构建可观测的LLM应用系统

Langfuse 是专为大语言模型(LLM)应用设计的开源可观测性平台，提供全链路追踪、分析调试和成本管理功能。以下是全面使用指南：

一、核心功能架构
数据采集
追踪Trace
分析Analyze
调试Debug
最低0.47元/天 解锁文章
AWS Langfuse AI用Bedrock模型使用完全教程
欧阳天涵的专栏
04-04 485
Langfuse，是用于监控和调试LLM应用程序的集成工具。有免费的自部署版和可用的SaaS型Cloud版。 本次动手实践将使用简单的Cloud版。个人使用的话可以免费开始。
【AI大模型应用开发】【LangFuse: LangSmith平替，生产级AI应用维护平台】0. 快速上手 - 基本功能全面介绍与实践（附代码）
同学小张的博客
02-19 7528
全面介绍了Langfuse平台的基本功能：从程序运行监控、跟踪，到数据集的创建、建立自己的评估标准，再到实际运行一个测试，得到测试结果。简单的使用，相信大家能对langfuse平台有一个全面的认识。
LLM大模型应用监控---LangFuse本地部署指南
leonhongliang806的博客
06-18 2710
本文详细介绍了LangFuse大模型应用监控工具的本地化部署方法。部署支持三种方式：1) Docker Compose本地/虚拟机部署，适合小规模项目；2) Kubernetes Helm Chart部署，适合生产环境；3) 多云平台部署。核心架构包含Web应用、Worker进程及Postgres、Clickhouse等存储组件，并可选配LLM API。重点讲解了Docker Compose本地部署步骤，包括版本要求检查、docker-compose.yml文件配置以及关键环境变量的设置。部署需注意修改默认
Langfuse的使用带样例
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
04-07 1250
实现RAG（检索增强生成）系统全链路监控与分析的完整样例，包含。：从用户提问到生成答案的完整审计。：共享看板与历史问题分析。：定位检索或生成瓶颈。
langfuse简单使用
最新发布
wswzbzsdx的博客
10-15 578
Langfuse的Dataset在该平台内主要用于模型预测与评分；通过数据集来对模型回复进行打分。以下介绍必要配置。
Langfuse标注数据集
pumpkin84514的博客
04-03 635
并且可以在Expected Output中输入期望的输出。
LLM大模型应用监控---LangFuse使用指南
leonhongliang806的博客
06-06 6096
LangFuse是一个开源的大语言模型工程平台，提供调用跟踪、评估、指标和提示词管理等功能。它支持多框架接入，包括Java Spring AI，并可通过SDK快速集成。核心功能包括：跟踪LLM调用和会话、可视化的智能体工作流程、用户反馈收集、提示词版本管理、数据集实验和性能监控。相比于同类产品，LangFuse的优势在于完全开源，支持本地部署和云端使用。通过时间轴视图、仪表盘和评估工具，开发者可以调试延迟问题、优化提示词并持续改进模型性能。
七、LLM维护平台LangFuse实战
挑大梁的专栏
03-27 5567
项目地址：https://github.com/langfuse。官方网站：https://langfuse.com/通过docker compose up -d安装。将解析数据上传至创建的数据集my_dataset。实际调用,判断是否为新问题，需要回答。构建 PromptTemplate。创建自己的项目获得API Key。初始化大纲和问题列表。加载prompt测试。
langfuse使用零星记录
龙井茶的Sky
04-28 2023
langfuse使用过程的一些坑点，做一些记录，便于日后回顾查找，也为同样在学习的小伙伴们异同一些可能的帮助。期望在学习使用一段时间之后，可以系统性的写一些更有价值的内容出来。一些说明：这里不是主要记录如何使用langfuse，主要是针对过程出现的问题记录，这样产生的作用与价值更大。一、langfuse是什么？LangFuse 是一个开源的大型语言模型（LLM）工程平台，主要用于帮助团队更快地构建生产级的 LLM 应用程序。
LangFuse部署与实践
pumpkin84514的博客
04-02 7282
LangFuse的原理主要是基于可观察性和分析技术来监控和优化低延迟消息（LLM）应用。它提供了一套完整的解决方案，通过收集、处理和分析LLM应用在运行过程中产生的各种数据，来生成实时的、深入的、可操作的见解。通过提供实时的、深入的见解和可视化的跟踪功能，LangFuse使得识别和解决应用性能问题变得更加简单和高效。总的来说，LangFuse的原理是通过综合运用可观察性和分析技术，来提供对LLM应用的全面监控和优化能力。这使得开发者和运维团队能够更加高效地管理和维护他们的应用，从而提升用户体验和业务效益。
利用Langfuse监控和调试LlamaIndex应用
qq_29929123的博客
07-04 820
在AI应用开发过程中，监控和调试是非常重要的环节。本文将介绍如何使用Langfuse Callback Handler来跟踪和监控你的LlamaIndex应用，帮助团队更好地调试、分析和迭代LLM应用。
Langfuse：开源LLM应用调试神器，手把手带你部署并实现langfuse跟踪监控本地LLM系统
m0_69966537的博客
05-28 3368
Langfuse是一个开源的LLM工程平台，旨在帮助团队协作调试、分析和优化LLM应用程序。它支持任何模型和框架，提供嵌套跟踪功能，能有效定位问题根源。平台特点包括完全开源、生产级优化、多语言SDK支持、主流框架集成以及多模态数据跟踪能力。 部署流程包括：1)通过Docker本地部署服务；2)创建项目获取API密钥；3)配置环境变量；4)安装依赖包；5)使用@observe装饰器自动跟踪应用。测试结果显示平台能成功捕获LLM应用的输入输出数据，为开发调试提供可视化支持。整个方案实现了对本地LLM应用的性能监
我的AI学习 ai维护工具之langfuse
liubaobin的博客
11-21 3635
as_type: Optional[Literal[‘generation’]] = None, # 将记录定义为 Observation (LLM 调用）transform_to_string: Optional[Callable[[Iterable], str]] = None # 将输出转为 string。要用LangFuse的云服务,首先要在LangFuse官网上注册,注册完后将页面拉倒最后,点免费的SignUp,API文档：https://api.reference.langfuse.com/
Dify 集成 Langfuse
engchina的专栏
03-17 2073
Dify 集成 Langfuse
使用 Langchain、Langfuse、Nemo-gaurdrails、RAGAs构建 RAG 管道并进行监控和评估
安静的软件工程师
04-29 1898
使用 Langchain、Langfuse、Nemo-gaurdrails、RAGAs构建 RAG 管道并进行监控和评估
【GPT入门】第24课 langfuse介绍
spark_dev的博客
03-16 1062
Langfuse是一款专为大规模语言模型（LLM）应用开发设计的开源平台。API文档：https://api.reference.langfuse.com/开源，支持 LangChain 集成或原生 OpenAI API 集成。项目地址：https://github.com/langfuse。文档地址：https://langfuse.com/docs。官方网站：https://langfuse.com/
LLMOps——Langfuse
General_zy的博客
06-14 1839
Langfuse是一个开源的LLM工程平台，提供调试、监控和评估全流程支持。其核心特性包括：开源自托管、调用链追踪、性能指标监控、提示版本管理和多框架集成。相比LangSmith，Langfuse具有完全开源、支持自托管、成本更低和集成更广泛等优势。Langfuse采用模块化架构，包含Web应用、Worker异步处理、PostgreSQL/ClickHouse存储等组件，最新v3版本提升了性能和可靠性。使用时可快速集成到LangChain等框架，通过回调系统实现调用追踪。
LangFuse的简单介绍
Major_S的博客
02-24 1323
LangFuse是一个开源工具，旨在帮助开发者构建、监控和优化基于语言模型（LLM）的应用程序。它提供了一些功能，用于增强语言模型的可操作性、可追踪性和效率，使得开发者能够在复杂的语言处理任务中更好地调试和管理模型。LangFuse 是一个强大的工具，旨在为基于语言模型的应用提供强大的追踪、监控和优化功能。通过提供详细的日志和分析工具，LangFuse 帮助开发者实时了解模型的运行情况，发现潜在问题并优化其表现，尤其适合用于对话系统、数据分析和多步骤任务等复杂的语言处理任务。
【LangServe】如何使用 LangServe
彬彬侠的博客
05-12 2119
LangServe 是一个强大且易用的工具，可以将 LangChain 应用程序快速部署为 REST API。通过简单的几行代码，你可以将复杂的 LLM 工作流（如链、代理、RAG 系统）暴露为高性能的 API，适用于快速原型开发和生产部署。它的 Playground 界面、流式支持和与 FastAPI 的集成使其在开发和调试中非常高效。
Dify平台入门指南：构建LLM应用与RAG系统
Dify作为一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，其核心目标是降低生成式人工智能应用的开发门槛，提升开发者在构建AI驱动产品时的效率与灵活性。该平台融合了后端即服务（Backend-as-a-Service, BaaS）的理念与...
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