Retour d’expérience très concret sur #Langfuse https://medium.com/adeo-tech/langfuse-journey-to-the-heart-of-your-llms-bebe1a50abb3 #llm #adeo
#langfuse
Как я научил AI анализировать AI: observability для LLM-агентов с Langfuse
Как я построил систему мониторинга LLM-приложений и научил AI анализировать собственные ошибки AI-ассистенты в IDE стали незаменимыми помощниками разработчиков, но остаются чёрными ящиками. Мы не видим что они делают "под капотом", сколько это стоит и где теряется время. В статье покажу как построить системуobservability для AI-агентов: от Cursor IDE до production, с AI-анализом трейсов и открытым исходным кодом.
https://habr.com/ru/articles/987230/
#AI_observability #LLM_monitoring #langfuse #cursor #agentic_ai
🎉 Breaking news: #ClickHouse swallows #Langfuse whole! 🤯 Don't worry, dear user, absolutely nothing will change... except everything. Welcome to the magical world where acquisitions mean "business as usual" and your roadmap is still shrouded in ✨ corporate mystery ✨.
https://langfuse.com/blog/joining-clickhouse #Acquisition #BusinessAsUsual #CorporateMystery #DataNews #HackerNews #ngated
ClickHouse Acquires Langfuse
https://langfuse.com/blog/joining-clickhouse
#HackerNews #ClickHouse #Langfuse #Acquisition #TechNews #DataAnalytics
Langfuse: наблюдаем и отлаживаем LLM-микросервисы без black box
За прошлый год я запустил 5 сервисов с LLM под капотом . Каждый следующий сервис получался лучше предыдущего: мы оттачивали архитектуру, оптимизировали core микросервиса на FastAPI, быстрее выходили на MVP и ловили меньше багов. Но довольно быстро стало понятно: LLM‑сервисы сложно интерпретировать . Для бизнес команды они выглядят как black box. Для инженеров — как набор плохо воспроизводимых состояний. В этой статье я поделюсь практиками, которые: — упрощают интерпретацию поведения LLM; — делают работу сервиса прозрачной для Product Owners и SME; — ускоряют разработку и итерации без передеплоев.
【Langfuse】 Strands Agents の動きをローカルでトレースしてみる
https://qiita.com/ryu-ki/items/9a9dacdd91fc15b33310?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items
Больше никаких «черных ящиков»: мониторим и оцениваем качество LLM-приложений с Langfuse
Представьте: вы ведете автомобиль, а на приборной панели нет ни спидометра, ни датчика топлива, ни каких-либо показателей вообще. Ни-че-го. В принципе ехать можно, но вы не знаете, какая у вас скорость, сколько бензина и есть ли с авто какие-то проблемы. Примерно так выглядит работа с LLM-приложением без инструментов мониторинга: система вроде бы и функционирует, но о ее внутреннем состоянии можно только догадываться. Меня зовут Александр Сесоров, я работаю инженером по тестированию
https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/978516/
#langfuse #llm #тестирование #qa #python #анализ_и_проектирование_систем #искусственный_интеллект
Langfuse just rolled out a feature that ties user comments directly to LLM outputs, turning every trace into a live feedback loop. This makes model interaction more observable and data‑driven, helping developers debug and improve AI behavior faster. Dive into the details and see how this could reshape your LLM workflow. #Langfuse #LLMTraces #UserFeedback #ObservabilityTools
🔗 https://aidailypost.com/news/langfuse-adds-user-feedback-llm-traces-linking-comments-outputs
Установка Langfuse в Kubernetes
В этой статье разберу установку с минимальными усилиями с использованием Helm и локального однонодового кластера Kubeadm.
Tìm kiếm công cụ phân tích cuộc trò chuyện cho ứng dụng B2C. Đã thử Langfuse nhưng chưa phù hợp. Ai có gợi ý? #PhânTíchCuộcTròChuyện #CôngCụPhânTích #B2C #Chatbot #Langfuse #TìmKiếmCôngCụ #PhátTriểnngDụng #CustomerExperience #TrảiNghiệmKháchHàng
https://www.reddit.com/r/SaaS/comments/1oo1mbs/how_do_you_monitorunderstand_your_ai_agent_usage/
LangfuseでLLMアプリケーションのオブザーバビリティを爆上げしたい - プロンプト管理からトレーシング、評価まで
https://qiita.com/keke21/items/211e70608ba0d09407ec?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items
Gỡ lỗi ứng dụng LLM trong môi trường production thật khó khăn! Tác giả chia sẻ kinh nghiệm dùng Langfuse (mã nguồn mở, tự host) để theo dõi toàn bộ luồng yêu cầu, prompt, ngữ cảnh truy xuất, token usage và độ trễ. Nhờ đó phát hiện lỗi tìm kiếm vector và prompt bị cắt cụt. Một giải pháp hữu ích cho các dev LLM.
#LLM #Debugging #Production #Langfuse #AI #PhátTriểnAI #GỡLỗi #SảnPhẩm
Интеграция Langfuse с приложением .NET
Несмотря на растущую популярность платформы Langfuse для отладки и контроля LLM ориентированных приложений, на момент написания статьи экосистема .NET остается без официальной поддержки. На момент написания статьи готовые SDK доступны только разработчикам на Python и JavaScript/TypeScript. Однако есть возможность интеграции с помощью стандарта OpenTelemetry. И в данной статье будет приведен один из примеров как это сделать.
От LangChain к LangGraph: детально разбираемся с фреймворками и всей Lang-экосистемой
LangChain или LangGraph? Какой фреймворк для ии-агентов выбрать? А может быть LangSmith? Или LangFuse? LangFlow? Если вы сходу не отличаете все эти Lang-что-то там между собой или просто хочется побольше узнать о внутренностях LangChain и LangGraph, то добро пожаловать в эту статью, которую мне хотелось сделать фундаментальной, чтобы ответить сразу на все возникающие вокруг LangChain вопросы. Поговорим про архитектурные различия между LangChain и LangGraph, их подходы, посмотрим как это выглядит в коде, поищем лучшие точки применения и взглянем на сформированную экосистему вокруг.
https://habr.com/ru/articles/956940/
#langchain #langgraph #langfuse #langsmith #langflow #ленгчейн #фреймворки #llm #большие_языковые_модели #ииагенты
🌕 更堅定地擁抱開源
➤ 開源加速 LLM 工程平臺發展
✤ https://langfuse.com/blog/2025-06-04-open-sourcing-langfuse-product
Langfuse 宣佈將所有剩餘的產品功能以 MIT 授權開源，包括 LLM-as-a-Judge 評估、註釋佇列、提示實驗和 Playground。此舉旨在加速社羣迭代應用、收集回饋，並建立更深厚的信任，讓 Langfuse 成為 LLM 工程領域的首選。Langfuse 將商業授權碼限制於企業安全和平臺團隊的功能，例如 SCIM、審計日誌和資料保留策略，而核心平臺和常用工具將維持 MIT 授權。目前已有超過 8,000 個每月活躍的 Langfuse 自託管實例，預計此次更新將鞏固 Langfuse 在 LLMOps 領域的領先地位。
+ 終於把所有功能都開源了！這對開發者來說真的是太棒了，可以自由地客製化和整合 Langfuse 到自己的工作流程中。
+ Langfuse 的決策顯示了他們對開源社羣的重視，這也反映了 LLM 領域
#開源專案 #LLM 工程平臺 #Langfuse
Client Info
Server: https://mastodon.social
Version: 2025.07
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst