FlowHuntin havainnointi Langfusessa

Johdanto – Minkä ongelman tämä artikkeli ratkaisee?

Kun tekoälytyönkulkusi FlowHuntissa kasvavat, kulissien takaisen toiminnan ymmärtäminen on entistä tärkeämpää. Kysymykset kuten “Miksi tämä työnkulku on hidas?”, “Kuinka paljon tokeneita kuluu?” tai “Missä virheet tapahtuvat?” vaativat yksityiskohtaista näkyvyyttä järjestelmään.

Ilman asianmukaista havainnointia tekoälytyönkulkujen virheiden selvittäminen on kuin lentäisi sokkona — näet vain lopputuloksen, et matkaa. Jäljitystyökalut kuten Langfuse ratkaisevat tämän tallentamalla jokaisen työnkulun vaiheen ja tarjoavat tarkkoja näkymiä suorituskykyyn, kustannuksiin ja käyttäytymiseen.

Tässä artikkelissa kerrotaan, miten yhdistät FlowHuntin Langfuseen vaivattomasti, jolloin saat kattavan havainnoinnin kaikkiin tekoälytyönkulkuihisi. Opit jäljittämään suorituksia, seuraamaan tokenien käyttöä, tunnistamaan pullonkaulat ja visualisoimaan suorituskykymittareita — kaikki yhdessä keskitetystä koontinäytöstä.

Lopuksi sinulla on täysi näkyvyys FlowHunt-työtilaasi, jolloin voit optimoida työnkulkuja, vähentää kustannuksia ja varmistaa luotettavuuden.

Mitä havainnointi on ja miksi tarvitset sitä?

Havainnointi tarkoittaa järjestelmän instrumentointia siten, että sen sisäinen tila voidaan ymmärtää ulkoisten tietojen — lähinnä jälkien, mittareiden ja lokien — avulla.

FlowHuntin käyttäjille, jotka pyörittävät tekoälypohjaisia työnkulkuja, havainnointi tarjoaa näkyvyyttä mm.:

• Suoritusjäljet, jotka näyttävät työnkulun käsittelyn jokaisen vaiheen
• Tokenien kulutus ja siihen liittyvät kustannukset per työnkulkusuoritus
• Mallin suorituskyky mukaan lukien viive ja vastauslaatu
• Virheiden seuranta virheiden ja niiden juurisyiden tunnistamiseksi
• Käyttäjävuorovaikutukset ja keskusteluvirrat tekoälyagenteilla

Ilman havainnointia ongelmien diagnosointi on reaktiivista ja aikaa vievää. Havainnoinnin avulla saat ennakoivaa tietoa, jonka avulla jatkuva optimointi ja nopea vianmääritys mahdollistuvat.

Mikä on Langfuse?

Langfuse on avoimen lähdekoodin havainnointi- ja analytiikka-alusta, joka on suunniteltu erityisesti LLM-sovelluksille. Se tallentaa yksityiskohtaisia jälkiä tekoälytyönkulkujen suorituksista ja tarjoaa kehittäjille ja tiimeille tarvittavat tiedot tekoälyjärjestelmien vianmääritykseen, seurantaan ja optimointiin.

Langfusen keskeisiä ominaisuuksia ovat mm.:

• Yksityiskohtainen jäljitys LLM-kutsuista, upotuksista ja agenttien toiminnoista
• Kustannusseuranta automaattisella token-laskennalla ja hinnoittelulla
• Suorituskykymittarit kuten viive, läpimeno ja virheprosentit
• Istunnonhallinta, jolla ryhmitellään liittyvät vuorovaikutukset
• Mukautettavat koontinäytöt trendien ja mallien visualisointiin
• Tiimityöskentely jaetuin työtiloin ja projektein

Yhdistämällä Langfusen FlowHuntiin saat raakasuoritustiedosta hyödyllistä tietoa — näet, mikä toimii, mikä ei ja mihin optimointia kannattaa kohdistaa.

Mitä saavutetaan tämän artikkelin lopussa?

Tämän ohjeen avulla:

• Ymmärrät havainnoinnin arvon tekoälytyönkuluille
• Luot ja konfiguroit Langfuse-tilin ja projektin
• Yhdistät FlowHuntin Langfuseen API-avaimilla
• Saat käyttöösi reaaliaikaiset jäljet FlowHunt-työnkulun suorituksista
• Rakennat mukautettuja koontinäyttöjä Langfusessa suorituskykymittausten seurantaan
• Tunnistat optimointimahdollisuudet jälkidatan perusteella

Näin yhdistät FlowHuntin Langfuseen

Seuraa näitä vaiheita ottaaksesi käyttöön FlowHuntin havainnoinnin Langfusessa:

Vaihe 1: Luo Langfuse-tili

1. Siirry osoitteeseen Langfuse ja valitse Sign Up.
2. Suorita rekisteröityminen sähköpostilla tai OAuth-palvelulla.
3. Vahvista sähköpostiosoitteesi tarvittaessa.

Vaihe 2: Luo uusi organisaatio

1. Kirjautumisen jälkeen sinua pyydetään luomaan organisaatio tai voit valita New Organization.
2. Anna organisaation nimi (esim. “Oma Yritys”) ja klikkaa Create.

Vaihe 3: Luo uusi projekti

1. Organisaatiossasi klikkaa New Project -painiketta.
2. Anna projektille kuvaava nimi (esim. “FlowHunt tuotanto”).
3. Klikkaa Create luodaksesi projektin.

Vaihe 4: Luo API-avaimet

1. Projektin luonnin jälkeen ohjaudut Setup Tracing -välilehdelle.
2. Klikkaa Create API Key luodaksesi tunnisteet.
3. Saat kolme tietoa:
   • Secret Key (pidä tämä salassa)
   • Public Key
   • Host (yleensä https://cloud.langfuse.com)
4. Tärkeää: Kopioi nämä arvot heti — salainen avain näytetään vain kerran.

Vaihe 5: Määritä FlowHuntin havainnointi

1. Avaa app.flowhunt.io selaimessasi.

2. Siirry Yleisasetuksiin (yleensä sivupalkista tai ylävalikosta).

3. Vieritä alas ja klikkaa Havainnointi-välilehteä.

4. Etsi Langfuse-laatikko ja klikkaa Configure.

Vaihe 6: Yhdistä FlowHunt Langfuseen

1. Langfusen asetusikkunassa liitä tunnisteet kenttiin:
   • Public Key Public Key -kenttään
   • Secret Key Secret Key -kenttään
   • Host Host-kenttään (esim. https://cloud.langfuse.com)
2. Klikkaa Save tai Connect muodostaaksesi integraation.
3. Näet vahvistusviestin onnistuneesta yhdistämisestä.

Vaihe 7: Varmista yhteys

1. Palaa Langfuse-koontinäyttöösi.
2. Suorita työnkulku FlowHuntissa tuottaaksesi jälkidataa.
3. Hetken kuluttua näet jälkiä Langfuse-projektissasi.

Esimerkkejä visualisoinneista, joita voit luoda Langfusessa

Kun FlowHunt on yhdistetty Langfuseen, saat käyttöösi tehokkaat visualisointi- ja analytiikkaominaisuudet. Tässä esimerkkejä saatavista näkymistä:

1. Suorituksen aikajana

Näe yksityiskohtainen aikajana jokaisesta työnkulkusuorituksesta, mm.:

• Yksittäiset LLM-kutsut ja niiden kesto
• Agenttien käsittelyn vaiheet peräkkäin
• Sisäkkäiset funktiokutsut ja riippuvuudet
• Tarkat aikaleimat jokaiselle toimenpiteelle

Tämä auttaa tunnistamaan pullonkaulat ja ymmärtämään työnkulun käyttäytymistä tarkasti.

2. Tokenien käyttö ja kustannusanalytiikka

Seuraa tokenien kulutusta työnkuluittain:

• Pylväsdiagrammit token-määristä työnkulkua kohden
• Kumulatiiviset kustannuslaskelmat mallihinnoittelun perusteella
• Syöte- ja tulostokenien vertailu
• Kehityssuunnat ajan mittaan budjetoinnin tueksi

Tämän avulla voit optimoida kustannuksia tunnistamalla token-syöpöt toiminnot.

3. Suorituskykymittariston koontinäyttö

Seuraa keskeisiä suorituskykymittareita:

• Keskimääräinen viive työnkulkua kohden
• Läpimeno (työnkulkuja valmiiksi per tunti)
• Virheprosentit ja virhetyyppien jakaumat
• Mallien vasteajat eri tarjoajilta

Nämä mittarit auttavat ylläpitämään SLA-tasoja ja optimoimaan käyttäjäkokemusta.

4. Virheiden ja poikkeusten seuranta

Tunnista ja selvitä virheet:

• Lista epäonnistuneista jäljistä ja virheilmoituksista
• Yleisimmin esiintyvät virhetyypit
• Aikasarjanäkymä virheiden ilmenemisestä
• Yksityiskohtaiset virhepinojen jäljet vianmääritykseen

Tämä nopeuttaa vianetsintää ja parantaa luotettavuutta.

5. Käyttäjäistuntojen analytiikka

Keskusteleville tekoälyagenteille seuraa:

• Istunnon kesto ja viestien määrä
• Käyttäjien sitoutumismallit
• Keskusteluvirran visualisointi
• Katkeamiskohdat monivaiheisissa vuorovaikutuksissa

Tämä auttaa optimoimaan agentin toimintaa ja käyttäjäkokemusta.

6. Mallien vertailun koontinäyttö

Vertaa suorituskykyä eri LLM-tarjoajien kesken:

• Viiveen vertailu vierekkäin
• Kustannustehokkuusmittarit
• Laatuarviot (jos toteutettu)
• Onnistumisprosentit mallikohtaisesti

Tämä auttaa tekemään datalähtöisiä mallivalintoja.

Yhteenveto

FlowHuntin ja Langfusen yhdistäminen muuttaa tekoälytyönkulut mustista laatikoista läpinäkyviksi ja optimoitaviksi järjestelmiksi. Kattavan jäljityksen avulla näet jokaisen suoritusvaiheen, mikä mahdollistaa datalähtöiset päätökset suorituskyvystä, kustannuksista ja luotettavuudesta.

Langfusen havainnointiintegrointi tekee seurannasta sujuvaa — yksinkertaisesta API-avaimen asetuksesta aina visuaalisiin, toimintaa ohjaaviin koontinäyttöihin, jotka paljastavat täsmälleen, miten työnkulut käyttäytyvät tuotannossa.

Nyt kun FlowHunt-työtilasi on yhdistetty Langfuseen, sinulla on perusta jatkuvalle parantamiselle: tunnista pullonkaulat, optimoi tokenien käyttö, vähennä viivettä ja varmista, että tekoälyjärjestelmäsi tuottavat maksimaalista arvoa täydellä luottamuksella.