github.com/langfuse/langfuse @v3.203.3 sqlite

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        <strong>🇯🇵 🤝 🪢</strong>
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        <strong>Langfuse Cloud</strong>
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     <a href="https://langfuse.com/docs/deployment/self-host">
        <strong>セルフホスティング</strong>
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        <strong>デモ</strong>
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  <a href="https://langfuse.com/docs"><strong>ドキュメント</strong></a> ·
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  <a href="https://langfuse.com/roadmap"><strong>ロードマップ</strong></a> ·

Langfuseは、サポートと機能リクエストのために GitHub Discussions を利用しています。

We're hiring. チームに加わる （製品エンジニアリングおよびテクニカルGTMのポジション）への応募をお待ちしています。

LangfuseはオープンソースのLLMエンジニアリングプラットフォームです。
チームが共同でAIアプリケーションを開発、監視、評価、およびデバッグするのを支援します。
Langfuseは数分でセルフホスト可能で、多くの実績を持つシステムです。

✨ コア機能

• LLMアプリケーションの可観測性:
  アプリケーションにインストゥルメンテーションを導入し、Langfuseへトレースを取り込むことで、LLM呼び出しやリトリーバル、埋め込み、エージェントアクションなどの関連ロジックを追跡できます。
  複雑なログやユーザーセッションを解析・デバッグできます。
  インタラクティブなデモで動作を確認してください。

• プロンプト管理:
  プロンプトを一元管理し、バージョン管理しながら共同で改善を行えます。
  サーバーおよびクライアント側で強力なキャッシングを行うため、アプリケーションのレイテンシを増やすことなくプロンプトの改良が可能です。

• 評価:
  評価はLLMアプリケーション開発ワークフローの要であり、Langfuseは多様なニーズに対応します。
  LLMを判定者として用いる方法、ユーザーフィードバックの収集、手動によるラベリング、API/SDKを通じたカスタム評価パイプラインをサポートします。

• データセット:
  LLMアプリケーション評価用のテストセットやベンチマークを構築できます。
  継続的な改善、事前デプロイテスト、構造化された実験、柔軟な評価、さらにLangChainやLlamaIndexなどとのシームレスな統合をサポートします。

• LLMプレイグラウンド:
  プロンプトやモデル設定のテスト・反復作業を支援するツールで、フィードバックループを短縮し開発を加速します。
  トレースで不具合が見つかった場合、直接プレイグラウンドへ飛び、迅速に改善できます。

• 包括的なAPI:
  LangfuseはAPIを通じて提供されるビルディングブロックを用い、カスタムLLMOpsワークフローの基盤として頻繁に利用されます。
  OpenAPI仕様、Postmanコレクション、PythonやJS/TS向けの型付きSDKが利用可能です。

📦 Langfuseのデプロイ

Langfuse Cloud

Langfuseチームによるマネージドデプロイメント。充実した無料プラン（ホビープラン）で、クレジットカード不要です。

<a href="https://cloud.langfuse.com" target="_blank">
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セルフホスティング Langfuse

自身のインフラ上でLangfuseを実行できます:

• Local (docker compose):
  Docker Composeを使用して、たった5分で自分のマシン上でLangfuseを実行できます.

```bash # 最新のLangfuseリポジトリのコピーを取得 git clone https://github.com/langfuse/langfuse.git cd langfuse

# Langfuseのdocker composeを起動 docker compose up ```

• Kubernetes (Helm):
  Helmを使用してKubernetesクラスター上でLangfuseを実行します。
  こちらが推奨される本番環境でのデプロイ方法です。

• VM:
  Docker Composeを使用して、単一の仮想マシン上でLangfuseを実行します。

• Terraform テンプレート: AWS, Azure, GCP

セルフホスティングのドキュメントを参照し、アーキテクチャや設定オプションの詳細をご確認ください。

🔌 インテグレーション

主なインテグレーション:

Langfuseと統合されているパッケージ:

🚀 クイックスタート

アプリケーションにインストゥルメンテーションを導入し、LLM呼び出しやリトリーバル、埋め込み、エージェントアクションなどの動作をLangfuseに記録しましょう。
複雑なログやユーザーセッションの解析・デバッグが可能になります。

1️⃣ 新規プロジェクトの作成

1. Langfuseアカウント作成 または セルフホスト
2. 新規プロジェクトを作成
3. プロジェクト設定で新しいAPIクレデンシャルを作成

2️⃣ 初めてのLLM呼び出しのログ記録

@observe() デコレーターを利用することで、任意のPython製LLMアプリケーションのトレースが簡単に行えます。
このクイックスタートでは、LangfuseのOpenAI統合を使用して、全てのモデルパラメータを自動で取得します。

[!TIP] OpenAIを利用していない場合は、こちらのドキュメントで、他のモデルやフレームワークのログ記録方法をご確認ください。

pip install langfuse openai

```bash filename=".env" LANGFUSE_SECRET_KEY="sk-lf-..." LAN