Langfuse
Langfuse GmbH · Coding · Sonstiges
Langfuse ist eine Open-Source-Plattform für LLM-Engineering zum Verfolgen von KI-Agenten, Bewerten von Prompts und Steuern von Kosten.
Über Langfuse
Was ist Langfuse
Langfuse ist eine Open-Source-Plattform für KI-Engineering, die Teams sehen lässt, was ihre Anwendungen mit großen Sprachmodellen in der Produktion tatsächlich tun. Sie sammelt jeden LLM-Aufruf, jeden Werkzeugaufruf und jeden Retrieval-Schritt in strukturierten Traces. So debuggen Sie einen kaputten Agenten oder vergleichen zwei Modellversionen, ohne zu raten.
Das Tracing von KI-Agenten ist der Kern. Sie verfolgen die echte Nutzung, bewerten die Qualität, justieren Prompts und Modelle und liefern erneut aus. Die meisten Teams nehmen Langfuse, weil LLM-Anwendungen auf Arten scheitern, die Logs nicht erklären. Ein Chatbot gibt eine falsche Antwort. War es der Prompt? Der abgerufene Kontext? Das Modell? Langfuse legt diese Kette vor Sie hin.
Es kommt als Cloud-Dienst oder als selbst gehostetes Open-Source-Deployment. Das zählt, wenn Ihre Daten Ihre Infrastruktur nicht verlassen dürfen. Eine echte Einschränkung: Es ist ein Entwicklerwerkzeug. Nicht technische Nutzer holen aus einem Tracing-Dashboard wenig heraus, und der kostenlose Hobby-Plan begrenzt den Datenzugriff auf 30 Tage.
Erste Schritte
- Registrieren Sie sich für den Cloud-Hobby-Plan oder hosten Sie die Open-Source-Version mit Docker selbst.
- Holen Sie Ihren öffentlichen und geheimen API-Schlüssel aus den Projekteinstellungen.
- Installieren Sie das Python- oder TypeScript-SDK und fügen Sie ein paar Zeilen Code hinzu, um Traces zu senden.
- Öffnen Sie das Dashboard, um Traces, Latenz und Token-Kosten zu prüfen, und richten Sie dann eine Evaluierung ein.
- Verschieben Sie Prompts ins Prompt-Management, sobald Sie Versionierung und Rollbacks mit einem Klick wollen.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Langfuse.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- KI-Ingenieure
- Produktteams mit LLM-Funktionen
- Startups mit knappem Budget
Aufgaben
- Fehler von Agenten debuggen
- Prompt-Versionierung
- Evaluierungen fahren
Szenarien
- Ein Support-Bot, der nach einem Modellwechsel falsch antwortet
- Tests vor dem Launch
- Compliance-Prüfungen im Unternehmen
Wichtigste Funktionen
Tracing und Observability
Langfuse erfasst hierarchische Traces von jedem LLM-Aufruf, Werkzeugeinsatz und Retrieval-Schritt und lässt Sie dann nach Nutzer, Sitzung, Kosten, Latenz oder eigenen Metadaten filtern. Wenn ein Agent sich falsch verhält, finden Sie hier den genauen Schritt, der kaputtging.
Evaluierung
Sie bewerten Ausgaben mit einem LLM-Richter, einfachen Heuristik-Funktionen oder menschlicher Prüfung. Evaluatoren laufen auf Live-Produktionsdaten oder in Experimenten. Qualitätsprüfungen laufen laufend, nicht nur einmal vor dem Launch.
Prompt-Management
Prompts liegen außerhalb Ihres Codes, mit Versionierung, Deployments per Klick und Rollbacks. So wird aus einer Prompt-Änderung kein Deployment, was in schnell arbeitenden Teams viel Zeit spart.
Playground
Der Playground lässt Sie Prompts gegen echte Produktionseingaben testen und Modelle Seite an Seite vergleichen. Nützlich, um zu prüfen, ob ein günstigeres Modell eine Aufgabe schafft, bevor Sie den Wechsel beschließen.
Experimente und Datensätze
Sie definieren Testfälle, fahren Experimente und vergleichen Ergebnisse, um zu sehen, welche Konfiguration gewinnt. Das macht aus „Ich finde es besser" ein messbares Davor und Danach.
Kosten- und Latenzverfolgung
Dashboards verfolgen Token-Ausgaben, Latenz und Qualität gemeinsam, mit automatischen Alarmen, wenn etwas abweicht. Praktisch. Teams nutzen das oft, um ausufernde Modellkosten zu erkennen, bevor die Rechnung kommt.
Offene Datenplattform und API
Eine öffentliche API, eine Metrik-API und Exporte nach S3 oder in ein Data Warehouse lassen Sie auf Langfuse aufbauen. Denken Sie an Abrechnung aus verfolgten LLM-Kosten oder LLM-Analytik, die mit Nutzerverhalten korreliert. Passt gut, wenn Sie schon ein Warehouse betreiben.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Open Source mit selbst gehosteter Option, sodass sensible Prompts und Nutzerdaten in Ihrer eigenen Infrastruktur bleiben und nie einen fremden Server berühren.
- Funktioniert mit jeder Sprache oder jedem Framework, das OpenTelemetry unterstützt, was Framework-Bindung vermeidet.
- Der kostenlose Hobby-Plan deckt kleine Projekte und Machbarkeitstests ohne Kreditkarte ab.
- Tracing, Evaluierung, Prompts und Experimente liegen in einer Plattform statt in vier getrennten Werkzeugen.
Nachteile
- Es ist für Entwickler gebaut, deshalb finden nicht technische Teammitglieder die Tracing-Ansicht schwer zu bedienen.
- Der kostenlose Plan begrenzt den Datenzugriff auf 30 Tage, was bedeutet, dass eine langfristige Historie einen bezahlten Tarif braucht.
- Der volle Nutzen erfordert Einrichtungsarbeit: SDK-Integration und Prompt-Migration gehen nicht sofort.
Häufige Fragen
Langfuse verfolgt, bewertet und überwacht LLM-Anwendungen, damit Teams das Verhalten von Agenten debuggen, Kosten und Latenz verfolgen und die Qualität mit echten Produktionsdaten verbessern können.
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