Langfuse-开源AI观测分析平台，结合dify工作流

一、Langfuse是什么

Langfuse是一个开源的LLM（大型语言模型）工程平台，由Langfuse公司开发。它旨在帮助用户更好地管理、调试和优化他们的LLM应用程序。Langfuse的核心产品包括追踪、可观察性、评估、提示管理和API/SDK等。作为一款开源项目，Langfuse能够解决数据安全和隐私问题，用户可以选择自行托管。它适用于希望对LLM应用程序进行迭代和改进的企业和个人开发者。
Langfuse的主要功能和特点

Langfuse的核心功能包括：

• 追踪（Tracing）：捕获LLM应用程序的完整上下文。
  
• 可观察性（Observability）：通过客户端SDKs和集成，模型和框架无关，能够捕获执行的全貌。
  
• 评估（Evals）：帮助用户构建丰富的应用性能数据集，用于后续的微调、调试等。
  
• 提示管理（Prompt Management）：管理LLM应用程序中的提示。
  
• API/SDK：提供Python、JS/TS等语言的SDK，以及手动 instrumentation。
  

Langfuse的独特之处在于其开源特性，以及能够帮助用户持续迭代和改进LLM应用程序的能力。
如何使用Langfuse

用户可以通过以下步骤使用Langfuse：

• 注册Langfuse并获取公钥和私钥。
  
• 使用Langfuse提供的客户端SDKs和集成，如Python Decorator、JS/TS、LLama Index、LangChain、OpenAI SDK等。
  
• 通过SDKs捕获LLM应用程序的完整上下文，包括推理、嵌入检索、API使用等。
  
• 构建应用程序性能数据集，用于微调、调试等。
  
• 使用Langfuse提供的仪表板、分析和统计数据来优化LLM应用程序。
  

 
二、安装

使用docker compose在5分钟内在您自己的计算机上运行Langfuse。
 
获取最新Langfuse存储库的副本

1. git clone https://github.com/langfuse/langfuse.git
2. cd langfuse

复制代码

运行langfuse docker compose

1. docker compose up

复制代码

运行完成后，访问3000端口
 
http://10.44.32.14:3000/

Langfuse 没有预设的默认用户密码，需要新注册一个用户，这个用户，就是管理员。
 
 
输入用户名和密码

 注册成功后，登录

 
登录完成后，效果如下：

 注意：Langfuse默认是英文的，不支持中文。
 
点击新建组织dify

 点击下一步

 输入项目名dify-llm

 创建api key

 这里会显示secret_key，public_key，host，注意复制一下，等会对接dify会用到。

三、dify对接

进入dify，随便找一个工作流，点击监测

 点击右上角的箭头，点击Langfuse，配置

输入上面的secret_key，public_key，host

确保dify和Langfuse网络通讯没问题，提示成功

在dify页面，调用工作流

 四、Langfuse查看

调用跟踪

大语言模型（LLM）应用程序使用越来越复杂的抽象概念，例如链、配备工具的智能体以及高级提示。嵌套跟踪在Langfuse中有助于理解正在发生的事情并确定问题的根本原因。
Trace 跟踪功能可让你追踪应用程序中的每一次大语言模型调用以及其他相关逻辑
 
点击tracing，找到刚才dify调用的

 点击这条消息，这里可以看到工作流的执行情况。
左边显示的是工作流，可以看到执行了5个步骤
右边可以看到输入参数，最后的执行结果。

 这里的每一个步骤，都可以看到详细信息

 
分析仪表盘

点击home，可以看到总体的一些信息。
它展示很多有用的分析与统计指标，包括Trace的统计、模型成本分析、评分统计、不同类型环节的响应延迟等，非常适合用来帮助应用优化

 
以上只是演示了1个工作流，如果你的dify有很多工作流，都可以接入到Langfuse，对每个工作流进行设置监测即可。
通过仪表盘，就可以看到所有dify工作流的调用情况，方便统计一些数据。比如调用次数，模型tokens消耗等等。
 
注意：dify社区版没有仪表盘功能，企业版是有的。
 

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谢谢楼主提供！

前排留名，哈哈哈

这个好，看起来很实用

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