监控体系搭建指南
基于Langfuse构建三大监控防线：
- 基础指标看板::
- 延迟：设置SDK自动记录llm_latency字段
- 成本：通过OpenAI价格表配置cost_calculation公式
- 错误率：筛选status=ERROR的Trace比例
- 智能告警：通过API对接Prometheus+Grafana：
# 示例PromQL查询 sum(rate(trace_failures_total[5m])) by (service) > 0.05 - quality assessment::
- 人工评分：在Scores界面批量标注
- 自动评估：调用SDK的score()方法传入ROUGE等指标
关键配置：对于金融等高要求场景，建议将数据持久化到S3，设置7天以上的滚动存储策略（修改helm values.yaml中的retention参数）。
This answer comes from the articleLangfuse: an open source LLM application observation and debugging platformThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何实现生产环境LLM性能的持续监控与异常预警？
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