Langfuse

ให้ร่องรอยโดยละเอียดของการโต้ตอบ LLM ทั้งหมด รวมถึงอินพุต เอาต์พุต และเมตาเดตา ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจวงจรชีวิตทั้งหมดของการเรียก LLM แต่ละครั้ง ระบุข้อผิดพลาด และระบุปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ ร่องรอยประกอบด้วยข้อมูลเวลา จำนวนโทเค็น และเมตริกต้นทุน ทำให้สามารถตรวจสอบและแก้ไขข้อบกพร่องได้อย่างครอบคลุม ซึ่งเหนือกว่าการบันทึกข้อมูลพื้นฐาน โดยนำเสนอมุมมองที่มีโครงสร้างของพฤติกรรม LLM

นำเสนอความสามารถในการจัดการพรอมต์ที่แข็งแกร่ง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้าง กำหนดเวอร์ชัน และปรับใช้พรอมต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณสมบัตินี้รองรับการทดสอบ A/B ของพรอมต์ต่างๆ ทำให้สามารถปรับปรุงข้อมูลได้ ผู้ใช้สามารถติดตามประสิทธิภาพของพรอมต์เมื่อเวลาผ่านไปและย้อนกลับไปยังเวอร์ชันก่อนหน้าได้อย่างง่ายดาย ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาความสอดคล้องและปรับปรุงคุณภาพของเอาต์พุต LLM ลดความจำเป็นในการจัดการพรอมต์ด้วยตนเอง

เปิดใช้งานการสร้างเมตริกการประเมินแบบกำหนดเองและการใช้ชุดข้อมูลเพื่อประเมินประสิทธิภาพ LLM ผู้ใช้สามารถกำหนดเมตริกที่เกี่ยวข้องกับกรณีการใช้งานเฉพาะของตนเอง เช่น ความแม่นยำ ความเกี่ยวข้อง และความสอดคล้องกัน แพลตฟอร์มรองรับการเรียกใช้การประเมินผลอัตโนมัติและให้รายงานโดยละเอียดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดล ซึ่งช่วยให้มีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและรับประกันความน่าเชื่อถือของแอปพลิเคชัน LLM ซึ่งแตกต่างจากกระบวนการประเมินผลด้วยตนเอง

นำเสนอพื้นที่ทดลองแบบโต้ตอบเพื่อทดลองใช้พรอมต์และ LLM โดยตรงภายในอินเทอร์เฟซ Langfuse ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถทดสอบและปรับแต่งพรอมต์ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่จำเป็นต้องปรับใช้โค้ด พื้นที่ทดลองให้ข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับประสิทธิภาพของพรอมต์และมีคุณสมบัติต่างๆ เช่น การกำหนดเวอร์ชันพรอมต์และการผสานรวมการประเมินผล ซึ่งช่วยเร่งวงจรการพัฒนาและทำให้การปรับพรอมต์ให้เหมาะสมมีประสิทธิภาพมากขึ้น

มี SDK สำหรับภาษาโปรแกรมยอดนิยม (Python, JavaScript ฯลฯ) และการผสานรวมกับผู้ให้บริการและแพลตฟอร์ม LLM ชั้นนำ ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการผสานรวม Langfuse เข้ากับโปรเจกต์ที่มีอยู่ SDK จะจับภาพข้อมูลที่จำเป็นโดยอัตโนมัติ และการผสานรวมจะช่วยปรับปรุงกระบวนการตั้งค่า ซึ่งช่วยให้มั่นใจได้ถึงความเข้ากันได้และความง่ายในการใช้งานสำหรับนักพัฒนาในสภาพแวดล้อมต่างๆ