FlowHunt Observability i Langfuse

Introduktion – Hvilket problem løser denne artikel?

Når dine AI-workflows i FlowHunt skalerer, bliver det afgørende at forstå, hvad der sker bag kulisserne. Spørgsmål som “Hvorfor er dette workflow langsomt?”, “Hvor mange tokens bruger jeg?” eller “Hvor opstår fejlene?” kræver detaljeret indsigt i dit system.

Uden ordentlig observability er fejlfinding i AI-workflows som at flyve i blinde — du ser resultatet, men ikke rejsen dertil. Tracing-værktøjer som Langfuse løser dette ved at indsamle hvert trin i din workflow-udførelse og give granulær indsigt i performance, omkostninger og adfærd.

Denne artikel forklarer, hvordan du nemt forbinder FlowHunt med Langfuse og opnår omfattende observability på tværs af alle dine AI-workflows. Du lærer at spore udførelsesstier, overvåge token-forbrug, identificere flaskehalse og visualisere performance-målinger — alt sammen i ét samlet dashboard.

Når du er færdig, har du fuldt overblik over dit FlowHunt workspace, så du kan optimere workflows, reducere omkostninger og sikre pålidelighed.

Hvad er observability, og hvorfor har du brug for det?

Observability er praksissen med at instrumentere dit system for at forstå dets interne tilstand gennem eksterne output — primært traces, metrics og logs.

For FlowHunt-brugere, der kører AI-drevne workflows, giver observability indsigt i:

• Eksekveringstrace, der viser hvert trin af workflow-processen
• Token-forbrug og tilhørende omkostninger pr. workflow-kørsel
• Modelperformance inkl. latenstid og svar-kvalitet
• Fejlsporing for at identificere fejl og årsagerne bag
• Brugerinteraktioner og samtaleflow i AI-agenter

Uden observability bliver fejlfinding reaktiv og tidskrævende. Med observability får du proaktiv indsigt, der muliggør kontinuerlig optimering og hurtig problemløsning.

Hvad er Langfuse?

Langfuse er en open source observability- og analyseplatform, der er bygget specifikt til LLM-applikationer. Den indsamler detaljerede traces af AI-workflow-udførelser og giver udviklere og teams den indsigt, de skal bruge til at fejlfinde, overvåge og optimere deres AI-systemer.

Nøglefunktioner i Langfuse inkluderer:

• Detaljeret tracing af LLM-kald, embeddings og agenthandlinger
• Omkostningssporing med automatisk tokenoptælling og prisberegning
• Performance-metrics som latenstid, throughput og fejlrater
• Session management til at gruppere relaterede interaktioner
• Brugerdefinerede dashboards til at visualisere trends og mønstre
• Team-samarbejde med delte workspaces og projekter

Ved at forbinde Langfuse til FlowHunt forvandler du rå eksekveringsdata til handlingsorienteret indsigt — så du kan se, hvad der virker, hvad der ikke gør, og hvor der skal optimeres.

Hvad opnår du efter at have læst denne artikel?

Når du følger denne guide, vil du:

• Forstå værdien af observability i AI-workflows
• Oprette og konfigurere en Langfuse-konto og projekt
• Forbinde FlowHunt til Langfuse med API-nøgler
• Få adgang til realtidstraces af dine FlowHunt-workflow-udførelser
• Bygge brugerdefinerede dashboards i Langfuse til at overvåge performance-metrics
• Identificere optimeringsmuligheder baseret på tracedata

Sådan forbinder du FlowHunt til Langfuse

Følg disse trin-for-trin instruktioner for at aktivere FlowHunt Observability i Langfuse:

Trin 1: Opret en Langfuse-konto

1. Gå til Langfuse og klik på Sign Up.
2. Gennemfør registreringen med din e-mail eller OAuth-udbyder.
3. Bekræft din e-mailadresse, hvis du bliver bedt om det.

Trin 2: Opret en ny organisation

1. Efter login bliver du bedt om at oprette en organisation, eller du kan klikke på New Organization.
2. Indtast dit organisationsnavn (fx “Mit Firma”) og klik på Create.

Trin 3: Opret et nyt projekt

1. Inde i din organisation skal du klikke på New Project-knappen.
2. Giv dit projekt et beskrivende navn (fx “FlowHunt Produktion”).
3. Klik på Create for at oprette projektet.

Trin 4: Generér API-nøgler

1. Efter projektoprettelsen bliver du sendt til Setup Tracing-fanen.
2. Klik på Create API Key for at generere dine credentials.
3. Du får tre oplysninger:
   • Secret Key (hold denne hemmelig)
   • Public Key
   • Host (typisk https://cloud.langfuse.com)
4. Vigtigt: Kopiér disse værdier med det samme — secret key vises kun én gang.

Trin 5: Konfigurer FlowHunt Observability

1. Åbn app.flowhunt.io i din browser.

2. Gå til Generelle indstillinger (normalt via sidemenuen eller topmenuen).

3. Scroll ned og klik på fanen Observability.

4. Find boksen Langfuse og klik på Configure.

Trin 6: Forbind FlowHunt til Langfuse

1. I Langfuse-konfigurationsvinduet indsætter du dine credentials:
   • Public Key i Public Key-feltet
   • Secret Key i Secret Key-feltet
   • Host i Host-feltet (fx https://cloud.langfuse.com)
2. Klik på Save eller Connect for at oprette integrationen.
3. Du bør se en bekræftelse på, at forbindelsen er oprettet.

Trin 7: Bekræft forbindelsen

1. Gå tilbage til dit Langfuse-dashboard.
2. Kør et workflow i FlowHunt for at generere tracedata.
3. Efter få øjeblikke bør du se traces i dit Langfuse-projekt.

Eksempler på visualiseringer, du kan lave i Langfuse

Når FlowHunt er forbundet til Langfuse, får du adgang til stærke visualiserings- og analysefunktioner. Her er eksempler på indsigter, du kan generere:

1. Eksekveringstrace-tidslinje

Se en detaljeret tidslinje for hver workflow-udførelse, der viser:

• Individuelle LLM-kald og deres varighed
• Sekventielle trin i agentbehandlingen
• Indlejrede funktionskald og afhængigheder
• Præcise tidsstempler for hver operation

Dette hjælper med at identificere flaskehalse og forstå workflow-adfærd på detaljeret niveau.

2. Tokenforbrug og omkostningsanalyse

Overvåg tokenforbrug på tværs af workflows:

• Søjlediagrammer, der viser tokens pr. workflow-kørsel
• Akkumulerede omkostninger baseret på modelpriser
• Sammenligning af input- og output-tokens
• Trends over tid til budgetprognoser

Dette gør det muligt at optimere omkostninger ved at identificere token-tunge operationer.

3. Performance-metrics dashboard

Overvåg nøgletal:

• Gennemsnitlig latenstid pr. workflow
• Throughput (workflows færdiggjort pr. time)
• Fejlrater og mønstre i fejl
• Model-responstider på tværs af udbydere

Disse metrics hjælper med at opretholde SLA’er og optimere brugeroplevelsen.

4. Fejl- og undtagelsessporing

Identificér og diagnosticér fejl:

• Liste over fejlende traces med fejlmeddelelser
• Hyppighed af specifikke fejlkategorier
• Tidsserievisning af fejlforekomster
• Detaljerede stacktraces til debugging

Dette accelererer fejlfinding og øger pålideligheden.

5. Bruger-sessionsanalyse

For konversationsbaserede AI-agenter kan du spore:

• Sessionsvarighed og antal beskeder
• Brugerengagements-mønstre
• Visualisering af samtaleflow
• Drop-off-punkter i samtaler med flere omgange

Dette hjælper med at optimere agentadfærd og brugeroplevelse.

6. Dashboard til model-sammenligning

Sammenlign performance på tværs af forskellige LLM-udbydere:

• Side-om-side sammenligning af latenstid
• Omkostningseffektivitet
• Kvalitetsscorer (hvis implementeret)
• Succesrater pr. model

Dette understøtter beslutninger om modelvalg baseret på reel brug.

Konklusion

At integrere FlowHunt med Langfuse forvandler dine AI-workflows fra sorte bokse til gennemsigtige, optimerbare systemer. Med omfattende tracing får du indsigt i hvert eksekveringstrin, så du kan træffe databaserede beslutninger om performance, omkostninger og pålidelighed.

Langfuse-observability-integrationen gør overvågning enkel — fra en nem opsætning af API-nøgler til rige, handlingsorienterede dashboards, der præcist afslører, hvordan dine workflows opfører sig i produktion.

Nu hvor dit FlowHunt workspace er forbundet med Langfuse, har du grundlaget for løbende forbedring: identificér flaskehalse, optimer tokenforbrug, reducer latenstid, og sørg for, at dine AI-systemer leverer maksimal værdi — med fuld tryghed.