LangFuse voor LLM observability: must-have of overkill?
156 weergaven2 reacties
F
Fatima El Amrani3 dagen geleden
Ik ben recent begonnen met LangFuse voor het monitoren van mijn LLM-applicaties en wil mijn ervaringen delen.
**Wat is LangFuse?**
Open-source LLM observability platform. Je kunt er traces, prompts, kosten en kwaliteitsmetrics mee bijhouden. Vergelijkbaar met LangSmith maar dan self-hostable.
**Wat ik monitor:**
- Token usage en kosten per gebruiker/sessie
- Latency per LLM call (inclusief caching hits)
- Prompt versioning en A/B testing
- User feedback correlatie met model performance
**Mijn conclusie:**
- Voor productie-apps: **absolute must-have**. Je vliegt anders blind.
- Voor prototypes en demos: overkill, tenzij je specifiek bezig bent met prompt optimization.
- Self-hosting werkt prima met Docker, geen gedoe.
**Setup tijd:** ~2 uur voor een basis integratie met LangChain. Daarna zie je direct inzichten die je eerder nooit had.
Gebruikt iemand anders ook LangFuse of vergelijkbare tooling?
Reacties (2)
T
Tom Builder3 dagen geleden
Absolute must-have in mijn workflow! Ik gebruik het bij elk productie RAG-project. Het mooie is dat je exact kunt zien welke chunks retrieved worden en hoe het model ze gebruikt. Dat heeft me geholpen om chunking strategies te optimaliseren op een manier die zonder observability onmogelijk was geweest.
J
Jan de Maker3 dagen geleden
Ik gebruik Helicone voor hetzelfde doel. Iets simpeler maar de kosten-tracking is excellent. Als ik per klant wil weten hoeveel API-kosten er gemaakt worden, is het onmisbaar. Ga LangFuse ook eens proberen voor de prompt versioning — dat mis ik bij Helicone.