LLMs funcionam como caixas pretas, tornando dif¨ªcil determinar seu comportamento. A observabilidade ¨¦ crucial para abrir essa caixa preta e entender como os aplicativos LLM operam em produ??o. Nossas equipes tiveram experi¨ºncias positivas usando para observar, monitorar e avaliar aplicativos baseados em LLM. Suas capacidades de rastreamento, an¨¢lise e avalia??o nos permitem n?o apenas analisar o desempenho e a precis?o da conclus?o, mas tamb¨¦m gerenciar custos e lat¨ºncia. Al¨¦m disso, tamb¨¦m permite entender padr?es de uso da produ??o, facilitando melhorias cont¨ªnuas e orientadas a dados. Os dados de instrumenta??o fornecem rastreabilidade completa do fluxo de solicita??o-resposta e das etapas intermedi¨¢rias, que podem ser usados como dados de teste para validar o aplicativo antes de implementar novas altera??es. Utilizamos o Langfuse com RAG (gera??o aumentada por recupera??o), entre outras arquiteturas LLM, e agentes aut?nomos impulsionados por LLM. Em um aplicativo baseado em RAG, por exemplo, a an¨¢lise de rastreamentos de conversas com baixa pontua??o ajuda a identificar quais partes da arquitetura (pr¨¦-recupera??o, recupera??o ou gera??o) precisam de refinamento. Outra op??o que vale a pena considerar neste espa?o ¨¦ .
¨¦ uma plataforma de engenharia para observabilidade, teste e monitoramento de aplica??es 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. Voc¨º pode hospedar a vers?o de c¨®digo aberto por conta pr¨®pria ou us¨¢-la como um servi?o de nuvem pago. Nossos times tiveram uma experi¨ºncia positiva, particularmente na depura??o de cadeias complexas de LLMs, an¨¢lise de completa??es e monitoramento de m¨¦tricas chave como custo e lat¨ºncia entre pessoas usu¨¢rias, sess?es, regi?es geogr¨¢ficas, funcionalidades e vers?es de modelos. Se voc¨º busca construir aplica??es de LLM baseadas em dados, o Langfuse ¨¦ uma boa op??o a ser considerada.
