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Langtrace是一款面向大型语言模型应用开发场景的开源可观测性工具,核心定位为LLM应用全链路性能监测与优化平台。核心功能包括符合OpenTelemetry标准的全链路追踪、机器学习流程多维度指标分析、LLM交互数据沉淀与黄金数据集构建。该工具面向AI应用开发工程师、MLOps运维人员、AI产品经理等群体,可应用于RAG应用性能排查、微调模型效果评估、AI应用迭代测试等多个场景,同时支持自我托管部署,能够帮助用户规避供应商锁定问题,实现AI应用全生命周期的可观测管理。
访问Langtrace官方网站,在文档页面根据自身开发语言选择对应的SDK,按照指引完成SDK的安装与基础配置,将其接入到现有LLM应用的代码中。
选择部署方式,若使用云服务版本,直接注册账号并获取接入密钥,在SDK初始化时填入对应密钥即可开始数据采集;若选择自我托管,按照官方部署文档完成服务部署。
启动LLM应用并产生调用请求后,进入Langtrace的可视化面板,查看自动采集的全链路调用数据,熟悉各模块的展示内容与筛选功能。
根据自身业务需求,在平台中配置自定义指标、告警规则,同时可对已采集的交互数据进行标注筛选,构建适配业务场景的黄金数据集。
出现应用性能问题或生成质量问题时,在平台中筛选对应时间段的追踪数据,逐层查看各环节的输出信息,定位问题原因并完成优化,再通过平台验证优化效果。
看完教程,直接上手试试
访问 Langtrace 官网