Guia de construção do sistema de monitoramento
Construa três grandes defesas de vigilância com base no Langfuse:
- Código básico Kanban::
- Latência: defina o SDK para registrar automaticamente o campo llm_latency
- Custo: configurar a fórmula cost_calculation por meio da lista de preços da OpenAI
- Taxa de erro: Porcentagem de status de filtragem de traços=ERROR
- Alarme inteligenteDocking Prometheus+Grafana via API:
# 示例PromQL查询 sum(rate(trace_failures_total[5m])) by (service) > 0.05 - avaliação da qualidade::
- Pontuação manual: rotulagem de lotes na interface Scores
- Avaliação automática: chame o método score() do SDK para passar métricas como ROUGE
Configuração principal: para cenários de alta demanda, como finanças, é recomendável manter os dados no S3 e definir uma política de armazenamento contínuo de mais de 7 dias (modifique o parâmetro de retenção em helm values.yaml).
Essa resposta foi extraída do artigoLangfuse: Plataforma de observação e depuração de código aberto para aplicativos LLMO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter monitoramento contínuo e alertas de anomalia para o desempenho do LLM em ambientes de produção?
