Langfuse
Observability and Analytics for LLM-Powered Applications
Используйте эту интеграцию бесплатноЧто такое Langfuse
Langfuse: наблюдаемость и аналитика для приложений, работающих на LLM
Langfuse - это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для обеспечения комплексной наблюдаемости и аналитики для приложений, построенных на основе больших языковых моделей (LLM). Поскольку организации все активнее используют возможности генеративного ИИ, Langfuse предлагает набор инструментов для разработчиков, ориентированных на обзорность и аналитику, позволяя командам разработчиков и разработчиков оптимизировать свои приложения на основе LLM.
Ключевые особенности и преимущества:
Всесторонняя трассировка и видимость потоков управления:
- Захват полного контекста сложных LLM-приложений, включая цепочечные или агентные вызовы базовых моделей.
- Клиентские SDK и интеграции, не зависящие от модели и фреймворка.
- Отслеживание выводов LLM, извлечение встраивания, использование API и взаимодействие с внутренними системами.
- Автоматизированный инструментарий для популярных фреймворков, таких как Langchain.
Мониторинг и оценка качества:
- Прикрепление оценок к производственным трассам для измерения качества вывода.
- Поддержка оценок на основе моделей, обратной связи с пользователем, ручной маркировки и неявных сигналов данных.
- Отслеживайте тенденции качества с течением времени, по сегментам пользователей и по версиям приложений.
Анализ намерений пользователей:
- Классифицируйте и анализируйте различные пользовательские данные и намерения.
- Получите представление о реальных моделях использования и неожиданном поведении пользователей.
Langfuse в действии
Почему стоит использовать Langfuse с Zilliz Cloud?
Эта интеграция объединяет возможности наблюдаемости Langfuse с решениями Zilliz Cloud для векторных баз данных и помогает улучшить рабочие процессы retrieval augmented generation (RAG), отслеживая качество и релевантность вкраплений. Вы также можете использовать это для оптимизации производительности и точности векторного поиска с помощью подробной аналитики.
Интегрируя Langfuse с Zilliz Cloud, разработчики могут получить глубокие сведения о производительности, качестве и взаимодействии пользователей с LLM-приложениями. Эта мощная комбинация позволяет постоянно совершенствовать функции, основанные на искусственном интеллекте, обеспечивая точную настройку процессов векторного поиска и извлечения информации в соответствии с потребностями пользователей.
Используйте синергию между инструментами наблюдаемости Langfuse и векторными возможностями Zilliz Cloud для создания более надежных, эффективных и ориентированных на пользователя LLM-приложений.
Узнать
Лучше всего начать с практического руководства. Этот учебник расскажет вам о том, как усовершенствовать ваши решения Retrieval Augmented Generation с помощью Langfuse и Zilliz Cloud.