Langfuse
Observability and Analytics for LLM-Powered Applications
Utilizzate questa integrazione gratuitamenteChe cos'è Langfuse
Langfuse: osservabilità e analisi per applicazioni alimentate da LLM
Langfuse è una piattaforma open-source progettata per fornire un'osservabilità completa e un'analisi dei prodotti per le applicazioni costruite su Large Language Models (LLM). Poiché le aziende sfruttano sempre più la potenza dell'IA generativa, Langfuse offre una suite di strumenti per sviluppatori incentrati sulla visibilità e sugli approfondimenti, consentendo ai team di prodotto e di progettazione di ottimizzare le loro applicazioni basate su LLM.
Caratteristiche e vantaggi principali:
Tracciamento completo e visibilità del flusso di controllo:
- Cattura l'intero contesto di applicazioni LLM complesse, comprese le chiamate concatenate o agenziali ai modelli di base.
- SDK e integrazioni client indipendenti dal modello e dal framework.
- Tracciamento dell'inferenza LLM, del reperimento degli embedding, dell'uso delle API e delle interazioni con i sistemi interni.
- Strumentazione automatizzata per framework popolari come Langchain.
Monitoraggio e valutazione della qualità:
- Attribuzione di punteggi alle tracce di produzione per misurare la qualità dell'output.
- Supporto per valutazioni basate su modelli, feedback degli utenti, etichettatura manuale e segnali di dati impliciti.
- Monitoraggio delle tendenze della qualità nel tempo, per segmenti di utenti e tra le varie versioni dell'applicazione.
Analisi dell'intento dell'utente:
- Classificare e analizzare i vari input e intenti degli utenti.
- Ottenere informazioni sui modelli di utilizzo reali e sui comportamenti inaspettati degli utenti.
Langfuse in azione
Perché utilizzare Langfuse con Zilliz Cloud?
Questa integrazione combina perfettamente le capacità di osservabilità di Langfuse con le soluzioni di database vettoriale di Zilliz Cloud per migliorare i flussi di lavoro retrieval augmented generation (RAG) monitorando la qualità e la rilevanza degli incorporamenti. È inoltre possibile utilizzare questo sistema per ottimizzare le prestazioni e l'accuratezza della ricerca vettoriale attraverso analisi dettagliate.
Integrando Langfuse con Zilliz Cloud, gli sviluppatori possono ottenere informazioni approfondite sulle prestazioni, la qualità e le interazioni degli utenti delle loro applicazioni LLM. Questa potente combinazione consente di migliorare continuamente le funzionalità basate sull'intelligenza artificiale, assicurando che i processi di ricerca e recupero vettoriale siano finemente regolati e allineati alle esigenze degli utenti.
Sfruttate la sinergia tra gli strumenti di osservabilità di Langfuse e le funzionalità vettoriali di Zilliz Cloud per creare applicazioni LLM più robuste, efficienti e incentrate sull'utente.
Imparare
Il modo migliore per iniziare è con un hands-on tutorial. Questa esercitazione vi spiegherà come migliorare le vostre soluzioni di Generazione Aumentata di Recupero con Langfuse e Zilliz Cloud.