【GPT入门】第24课 langfuse介绍
1. langfuse概念与作用
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。其作用主要包括以下几个方面:
- 提升开发效率:通过消除LLM应用构建与运维的复杂性,让开发者、运维团队及产品经理能更专注于核心开发与迭代优化,减少在监控与优化方面的资源投入。
- 优化应用质量:借助完备的行为追踪体系及多维度指标采集-可视化系统,破解LLM应用程序的“黑箱”困境,为数据驱动的技术决策提供支持,助力提升应用程序的性能表现、输出质量与成本控制。
- 实现时态可视化追踪:完整记录LLM应用执行链路的关键要素,如请求/响应、提示词、生成文本、模型调用参数及延迟时间等,帮助用户全面了解应用的运行过程。
- 提供日志系统与存储:通过Generations专项日志系统,结构化存储模型元数据、执行成本等关键参数,并在UI界面实现专用渲染,方便用户查看和分析。
- 支持性能全景监控:提供交互式仪表盘与可视化分析图表,实现应用性能全景监控,帮助用户精准定位瓶颈与优化点,还能进行特定场景或用户分群的精细化运营分析。
- 助力提示词评估与优化:基于数据集实现提示词评估自动化,集中记录和管理评估结果,通过自动评分与人工标注的双模评估体系,持续提升生成质量。
开源,支持 LangChain 集成或原生 OpenAI API 集成
官方网站:https://langfuse.com/
项目地址:https://github.com/langfuse
文档地址:https://langfuse.com/docs
API文档:https://api.reference.langfuse.com/
Python SDK: https://python.reference.langfuse.com/
JS SDK: https://js.reference.langfuse.com/
2. 代码
from langfuse.decorators import observe, langfuse_context
from langfuse.openai import openai # OpenAI integration
@observe()
def run():
return openai.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{