Verschreibung
Die Hauptschwierigkeit beim Debuggen von LLM-Anwendungen kann in drei Schritten durch die Beobachtungs- und Debugging-Funktionen von Langfuse gelöst werden:
- lückenlose RückverfolgbarkeitNach der Installation des Python/JS-SDK verwenden Sie den @observe-Dekorator, um jeden Aufruf (Eingabe/Ausgabe/Verzögerung) automatisch aufzuzeichnen, oder fügen Sie manuell Tracepoints in den Code ein
- ProblemorientierungAnzeige von Anrufverknüpfungen über ein Wasserfalldiagramm in der Traces-Schnittstelle, Unterstützung der Filterung nach Sitzungs-ID, Ausnahmestatus und schnelle Lokalisierung fehlgeschlagener Anfragen.
- kontextsensitives DebuggingKlicken Sie auf einen bestimmten Trace, um den vollständigen Kontext zu sehen (einschließlich der vorgelagerten Funktionsparameter), kombiniert mit Playground, um das Prompt-Wort sofort zu ändern, um das Problem zu reproduzieren
Insbesondere bei RAG-Prozessen ist diemehrstufige KennzeichnungEinfügen einer unabhängigen Ablaufverfolgung (Trace) in Schlüsselphasen wie dem Abrufen/Umordnen von Vektoren und schließlich Erstellen eines visuellen Flussdiagramms mit Zeitleiste (wie im folgenden Beispiel gezeigt). Es wird empfohlen, die Produktionsumgebung mit Kubernetes bereitzustellen, um die Stabilität bei hoher Gleichzeitigkeit zu gewährleisten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangfuse: Open-Source-Beobachtungs- und Debugging-Plattform für LLM-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann das Problem der schwierigen Fehlersuche und der fehlenden visuellen Verfolgung von LLM-Anwendungen gelöst werden?
