Receber por email
← Voltar para o catálogo

langfuse-integration

Integração de observabilidade LangFuse LLM para rastreamento, análise e acompanhamento de custos.

1.4kestrelas
Atualizado há 4 meses

Ver no GitHub ↗ Licença: MIT

Como adicionar

/plugin marketplace add a5c-ai/babysitter

O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.

Para o autor da skill

Cole no README do seu repo

Mostra que sua skill está catalogada na Skillteca, gera backlink e tráfego rastreável.

[![Skillteca](https://www.skillteca.com.br/api/badge/langfuse-integration/svg)](https://www.skillteca.com.br/skills/langfuse-integration)

Skills relacionadas

Ver todas de Automação →

Alerta por categoria

Receba novas skills de Automação toda segunda

1 email curto, só com as skills novas de Automação. 4 minutos de leitura, sem spam, cancela com 1 clique.

Você confirma o email no primeiro envio. Sem spam. Cancela com 1 clique.

Ler descrição completa

LangFuse Integration Skill

Capabilities

  • Set up LangFuse tracing for LLM calls
  • Configure cost tracking and analytics
  • Implement prompt management
  • Set up evaluation datasets
  • Design custom trace metadata
  • Create dashboards and alerts

Target Processes

  • llm-observability-monitoring
  • cost-optimization-llm

Implementation Details

Core Features

  1. Tracing: Track LLM calls, chains, and agents
  2. Prompts: Version and manage prompts
  3. Analytics: Usage, latency, cost metrics
  4. Datasets: Evaluation and testing data
  5. Scores: Track output quality

Integration Methods

  • LangChain callback handler
  • Direct SDK integration
  • OpenAI drop-in replacement
  • Decorator-based tracing

Configuration Options

  • Public/secret keys
  • Host URL (cloud or self-hosted)
  • Sampling rate
  • Metadata configuration
  • User tracking

Best Practices

  • Consistent trace naming
  • Meaningful metadata
  • Regular prompt versioning
  • Set up alerting

Dependencies

  • langfuse
  • langchain (for callback integration)
Compartilhar X LinkedIn