LLMs funcionam como caixas pretas, tornando difícil determinar seu comportamento. A observabilidade é crucial para abrir essa caixa preta e entender como os aplicativos LLM operam em produção. Nossas equipes tiveram experiências positivas usando Langfuse para observar, monitorar e avaliar aplicativos baseados em LLM. Suas capacidades de rastreamento, análise e avaliação nos permitem não apenas analisar o desempenho e a precisão da conclusão, mas também gerenciar custos e latência. Além disso, também permite entender padrões de uso da produção, facilitando melhorias contínuas e orientadas a dados. Os dados de instrumentação fornecem rastreabilidade completa do fluxo de solicitação-resposta e das etapas intermediárias, que podem ser usados como dados de teste para validar o aplicativo antes de implementar novas alterações. Utilizamos o Langfuse com RAG (geração aumentada por recuperação), entre outras arquiteturas LLM, e agentes autônomos impulsionados por LLM. Em um aplicativo baseado em RAG, por exemplo, a análise de rastreamentos de conversas com baixa pontuação ajuda a identificar quais partes da arquitetura (pré-recuperação, recuperação ou geração) precisam de refinamento. Outra opção que vale a pena considerar neste espaço é Langsmith.
Langfuse é uma plataforma de engenharia para observabilidade, teste e monitoramento de aplicações baseadas em modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Seus SDKs suportam Python, JavaScript e TypeScript, OpenAI, LangChain e LiteLLM entre outras linguagens e frameworks. Você pode hospedar a versão de código aberto por conta própria ou usá-la como um serviço de nuvem pago. Nossos times tiveram uma experiência positiva, particularmente na depuração de cadeias complexas de LLMs, análise de completações e monitoramento de métricas chave como custo e latência entre pessoas usuárias, sessões, regiões geográficas, funcionalidades e versões de modelos. Se você busca construir aplicações de LLM baseadas em dados, o Langfuse é uma boa opção a ser considerada.
