langfuse/langfuse-python

解決する課題

開発者がLLMアプリケーションを監視、評価、管理するための統一インターフェースを提供します。トレーシングによる可観測性、プロンプト管理、評価ツールを通じて、モデルやプロンプトの更新時に品質を確保し、リグレッションを防止することで、「ブラックボックス」状態のLLM呼び出しという問題を解決します。

動作原理

SDKはOpenTelemetryベースのアプローチを用いて、トレース、スパン、ジェネレーションをキャプチャします。開発者は、コンテキストマネージャー（start_as_current_observation など）やデコレーターを使用してコードに計装を施し、データとLLMレスポンスの流れを追跡できます。また、オフライン評価やリグレッションテストのためのプロンプト、データセット、スコアの管理に使用するREST APIクライアントも提供しています。

対象ユーザー

パフォーマンスの追跡、トレースのデバッグ、プロンプトやモデル変更の体系的な評価が必要な、LLMを活用したアプリケーションを開発する開発者向けです。

ハイライト

• 可観測性とトレーシング: OpenAIおよびLangChain向けの組み込み統合を備えた、OpenTelemetryベースのトレーシング。
• プロンプト管理: コードの外側でプロンプトを管理し、バージョン管理するためのツール。
• データセットと実験: GitHub ActionsによるCI統合を含む、オフライン評価とリグレッションテストのサポート。
• 評価: 出力品質を測定するための、LLM-as-a-judgeおよびカスタムスコアリングシステムのサポート。