prescription
针对LLM应用调试困难的核心痛点，可通过Langfuse的观测和调试功能分三步解决：
- 全链路追踪：安装Python/JS SDK后，使用@observe装饰器自动记录每次调用（输入/输出/延迟），或在代码中手动插入追踪点
- Problem orientation：在Traces界面通过瀑布图查看调用链路，支持按会话ID、异常状态过滤，快速定位失败请求
- 上下文调试：点击具体Trace查看完整上下文（包括上游函数参数），结合Playground即时修改提示词复现问题
特别针对RAG流程，可采用多阶段标记：在向量检索/重排等关键阶段插入独立Trace，最终生成带时间轴的可视化流程图（如下图示例）。生产环境建议配合Kubernetes部署，确保高并发下的稳定性。
This answer comes from the articleLangfuse: an open source LLM application observation and debugging platformThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决LLM应用调试困难且缺乏可视化追踪的问题？
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