FlowHunt Observabilita v Langfuse

Úvod – Jaký problém tento článek řeší?

Jak vaše AI workflow ve FlowHunt rostou, je porozumění tomu, co se odehrává na pozadí, klíčové. Otázky typu “Proč je tento workflow pomalý?”, “Kolik tokenů spotřebovávám?” nebo “Kde dochází k chybám?” vyžadují detailní viditelnost do vašeho systému.

Bez správné observability je ladění AI workflow jako létání naslepo — vidíte výsledek, ale ne cestu. Nástroje pro tracing jako Langfuse tento problém řeší tím, že zachycují každý krok vykonávání workflow a poskytují podrobné pohledy na výkon, náklady i chování.

Tento článek vysvětluje, jak plynule propojit FlowHunt s Langfuse, abyste získali komplexní observabilitu nad všemi AI workflow. Naučíte se sledovat průběh vykonávání, monitorovat spotřebu tokenů, identifikovat úzká místa a vizualizovat výkonnostní metriky — to vše v jednom centralizovaném dashboardu.

Na konci budete mít úplnou viditelnost do vašeho FlowHunt workspace a získáte možnost optimalizovat workflow, snižovat náklady a zajistit spolehlivost.

Co je observabilita a proč ji potřebujete?

Observabilita znamená vybavit váš systém tak, abyste rozuměli jeho vnitřnímu stavu na základě vnějších výstupů — především pomocí trace, metrik a logů.

Pro uživatele FlowHunt, kteří provozují AI workflow, observabilita přináší přehled o:

• Průběhu provádění zobrazujícím každý krok zpracování workflow
• Spotřebě tokenů a souvisejících nákladech na každý běh workflow
• Výkonu modelu včetně latence a kvality odpovědí
• Sledování chyb pro identifikaci selhání a jejich příčin
• Interakcích uživatelů a průběhu konverzací s AI agenty

Bez observability je diagnostika problémů reaktivní a časově náročná. Díky ní získáváte proaktivní vhledy, které umožňují kontinuální optimalizaci a rychlé řešení potíží.

Co je Langfuse?

Langfuse je open-source platforma pro observabilitu a analytiku, speciálně navržená pro LLM aplikace. Zachycuje detailní trace provádění AI workflow a poskytuje vývojářům i týmům potřebné informace pro ladění, monitoring a optimalizaci AI systémů.

Hlavní funkce Langfuse zahrnují:

• Podrobný tracing LLM volání, embedování a akcí agentů
• Sledování nákladů s automatickým počítáním tokenů a kalkulací cen
• Výkonnostní metriky včetně latence, propustnosti a chybovosti
• Správu session pro seskupení souvisejících interakcí
• Vlastní dashboardy pro vizualizaci trendů a vzorců
• Týmovou spolupráci se sdílenými workspace a projekty

Propojením Langfuse s FlowHunt proměníte surová data o vykonávání workflow v akční poznatky — zjistíte, co funguje, co ne a kde se soustředit na optimalizaci.

Čeho dosáhnete po přečtení tohoto článku?

Po prostudování tohoto návodu:

• Porozumíte hodnotě observability pro AI workflow
• Vytvoříte a nastavíte účet i projekt v Langfuse
• Propojíte FlowHunt s Langfuse pomocí API klíčů
• Získáte přístup k reálným tracím provádění workflow ve FlowHunt
• Postavíte vlastní dashboardy v Langfuse pro sledování výkonu
• Odhalíte možnosti optimalizace na základě trace dat

Jak propojit FlowHunt s Langfuse

Postupujte podle těchto kroků pro aktivaci observability FlowHunt v Langfuse:

Krok 1: Vytvořte si účet v Langfuse

1. Otevřete Langfuse a klikněte na Sign Up.
2. Dokončete registraci pomocí e-mailu nebo OAuth poskytovatele.
3. Pokud budete vyzváni, potvrďte svůj e-mail.

Krok 2: Založte novou organizaci

1. Po přihlášení budete vyzváni k vytvoření organizace, případně klikněte na New Organization.
2. Zadejte název organizace (např. “Moje firma”) a klikněte na Create.

Krok 3: Vytvořte nový projekt

1. V rámci organizace klikněte na tlačítko New Project.
2. Dejte projektu výstižné jméno (např. “FlowHunt Produkce”).
3. Klikněte na Create pro inicializaci projektu.

Krok 4: Vygenerujte API klíče

1. Po vytvoření projektu budete přesměrováni na záložku Setup Tracing.
2. Klikněte na Create API Key pro vygenerování přístupových údajů.
3. Obdržíte tři údaje:
   • Secret Key (uchovejte v tajnosti)
   • Public Key
   • Host (obvykle https://cloud.langfuse.com)
4. Důležité: Tyto hodnoty si ihned zkopírujte — secret key již později nebude zobrazen.

Krok 5: Nastavte observabilitu ve FlowHunt

1. Otevřete app.flowhunt.io ve vašem prohlížeči.

2. Přejděte do Obecných nastavení (obvykle v postranním panelu nebo horním menu).

3. Sjeďte dolů a klikněte na záložku Observabilita.

4. Najděte box Langfuse a klikněte na Konfigurovat.

Krok 6: Propojte FlowHunt s Langfuse

1. V konfiguračním okně Langfuse vložte vaše údaje:
   • Public Key do pole Public Key
   • Secret Key do pole Secret Key
   • Host do pole Host (např. https://cloud.langfuse.com)
2. Klikněte na Uložit nebo Connect pro dokončení integrace.
3. Měla by se zobrazit potvrzovací zpráva o úspěšném propojení.

Krok 7: Ověřte propojení

1. Vraťte se do dashboardu Langfuse.
2. Proveďte workflow ve FlowHunt, aby se vygenerovala trace data.
3. Během chvilky by se měly v projektu Langfuse objevit nové trace.

Ukázky vizualizací, které můžete v Langfuse vytvořit

Po propojení FlowHunt s Langfuse získáte přístup k silné analytice a vizualizaci. Zde jsou příklady vhledů, které můžete získat:

1. Časová osa provádění workflow

Podrobná časová osa každého workflow ukazuje:

• Jednotlivá volání LLM a jejich trvání
• Sekvenční kroky zpracování agenta
• Vnořená volání funkcí a jejich závislosti
• Přesné časové značky každé operace

To pomáhá identifikovat úzká místa a pochopit chování workflow do detailu.

2. Analytika spotřeby tokenů a nákladů

Sledujte spotřebu tokenů napříč workflow:

• Sloupcové grafy spotřeby tokenů na běh workflow
• Kumulativní výpočet nákladů podle ceny modelu
• Porovnání vstupních a výstupních tokenů
• Vývoj v čase pro plánování rozpočtu

To umožňuje optimalizovat náklady a odhalit operace náročné na tokeny.

3. Výkonnostní dashboard

Sledujte hlavní výkonnostní ukazatele:

• Průměrná latence na workflow
• Propustnost (počet workflow za hodinu)
• Chybovost a vzorce selhání
• Reakční časy modelů různých poskytovatelů

Tyto metriky pomáhají udržet SLA a optimalizovat uživatelskou zkušenost.

4. Sledování chyb a výjimek

Identifikujte a analyzujte selhání:

• Seznam neúspěšných trace s chybovými hláškami
• Frekvence konkrétních typů chyb
• Časové řady výskytu chyb
• Detailní stack trace pro ladění

Tím urychlíte řešení problémů a zvýšíte spolehlivost.

5. Analytika uživatelských session

Pro konverzační AI agenty sledujte:

• Délku session a počet zpráv
• Vzorce zapojení uživatelů
• Vizualizaci průběhu konverzace
• Místa ukončení v multi-turn interakcích

To pomáhá optimalizovat chování agentů i uživatelskou zkušenost.

6. Dashboard pro srovnání modelů

Porovnávejte výkon různých poskytovatelů LLM:

• Porovnání latence vedle sebe
• Ukazatele efektivity nákladů
• Skóre kvality (pokud je implementováno)
• Úspěšnost podle modelu

To vám umožní lépe volit modely na základě reálných dat.

Závěr

Propojením FlowHunt s Langfuse proměníte své AI workflow z černých skříněk na transparentní a optimalizovatelné systémy. Díky komplexnímu tracování získáte přehled o každém kroku vykonávání a můžete činit rozhodnutí o výkonu, nákladech i spolehlivosti na základě dat.

Integrace observability Langfuse zpřístupňuje monitoring snadno — od jednoduchého zadání API klíčů až po bohaté dashboardy, které přesně ukazují chování vašich workflow v produkci.

Vaše workspace ve FlowHunt je nyní propojeno s Langfuse a máte základy pro kontinuální zlepšování: identifikujte úzká místa, optimalizujte spotřebu tokenů, snižte latenci a zajistěte, že vaše AI systémy přinášejí maximální hodnotu s naprostou jistotou.