prescrição
O principal problema de dificuldade na depuração de aplicativos LLM pode ser resolvido em três etapas com os recursos de observação e depuração do Langfuse:
- rastreabilidade de link completoApós instalar o Python/JS SDK, use o decorador @observe para registrar automaticamente cada chamada (entrada/saída/atraso) ou insira manualmente pontos de rastreamento no código
- Orientação para problemasInterface de rastreamento: visualize links de chamadas por meio do diagrama de cascata na interface de rastreamento, suporte à filtragem por ID de sessão, status de exceção e localização rápida de solicitações com falha.
- depuração sensível ao contextoClique em um Trace específico para ver o contexto completo (incluindo parâmetros de função upstream), combinado com o Playground para modificar instantaneamente a palavra de aviso para reproduzir o problema
Especialmente para processos RAG, omarcação em vários estágiosInsira um rastreamento independente nos principais estágios, como recuperação/reorganização de vetores, e, por fim, gere um fluxograma visual com linha do tempo (como mostrado no exemplo abaixo). Recomenda-se que o ambiente de produção seja implantado com o Kubernetes para garantir a estabilidade sob alta simultaneidade.
Essa resposta foi extraída do artigoLangfuse: Plataforma de observação e depuração de código aberto para aplicativos LLMO
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