Langfuse

Что такое Langfuse?

Langfuse — это открытая платформа для разработки и наблюдения за приложениями на основе больших языковых моделей (LLM). Она помогает командам отслеживать, улучшать и масштабировать свои ИИ-продукты — от первого прототипа до промышленной эксплуатации. С Langfuse вы получаете полный цикл инженерии LLM: трассировку вызовов, управление промптами, автоматическую оценку качества и эксперименты — всё в одном месте.

Платформа особенно ценна тем, что работает с любыми фреймворками (LangChain, LlamaIndex, CrewAI и др.) и провайдерами моделей (OpenAI, Anthropic, Google Gemini и т.д.), не привязывая вас к конкретному стеку. Благодаря поддержке OpenTelemetry и открытому исходному коду (лицензия MIT), Langfuse обеспечивает полный контроль над вашими данными и гибкость развёртывания — как в облаке, так и локально.

Какие особенности у Langfuse?

• Трассировка LLM-вызовов

  Захватывает иерархические трейсы всех шагов — от вызова модели до инструментов и поиска информации.
• Управление промптами

  Храните промпты отдельно от кода, внедряйте их одним кликом и легко откатывайтесь при необходимости.
• Автоматическая оценка (Evals)

  Используйте LLM-as-a-judge, эвристики или ручные проверки для оценки качества ответов.
• Эксперименты

  Тестируйте новые версии промптов или моделей, сравнивая результаты бок о бок.
• Наблюдаемость в реальном времени

  Мониторьте стоимость, задержки и качество через дашборды с оповещениями.
• Интеграция с агентами-кодерами

  Работайте быстрее с помощью навыков для Claude Code, Cursor и других ИИ-ассистентов.
• Масштабируемая архитектура

  Построена на ClickHouse для обработки миллиардов событий в месяц без потери производительности.
• Открытый исходный код и самохостинг

  Бесплатно разверните на своём сервере через Docker, Kubernetes или Terraform.

Какие случаи использования Langfuse?

• Отладка сложных ИИ-агентов в продакшене с визуализацией каждого шага цепочки рассуждений.
• Сравнение эффективности разных промптов или моделей перед массовым запуском.
• Автоматический мониторинг роста стоимости и задержек при увеличении нагрузки.
• Создание «золотых» наборов данных через совместную ручную аннотацию трейсов.
• Быстрое внедрение наблюдаемости в существующий проект на LangChain или LiteLLM без переписывания кода.
• Проведение A/B-тестов новых функций чат-бота на реальных пользователях.
• Обеспечение соответствия требованиям безопасности (SOC 2, GDPR, HIPAA) при работе с конфиденциальными данными.

Как использовать Langfuse?

• Установите SDK Langfuse для Python или TypeScript и добавьте несколько строк кода для отправки трейсов.
• Перенесите промпты из кода в Langfuse Prompt Management для централизованного контроля.
• Настройте автоматические оценки с помощью встроенных или кастомных evaluator’ов.
• Используйте Playground для тестирования промптов на реальных входных данных из продакшена.
• Запустите эксперимент, чтобы сравнить старую и новую версию вашего ИИ-приложения.
• Подключите MCP-сервер или CLI, чтобы управлять Langfuse прямо из IDE или CI/CD-пайплайна.