FlowHunt Observability in Langfuse

Introductie – Welk probleem lost dit artikel op?

Naarmate je AI-workflows in FlowHunt opschalen, wordt begrijpen wat er achter de schermen gebeurt steeds belangrijker. Vragen als “Waarom is deze workflow traag?”, “Hoeveel tokens verbruik ik?” of “Waar treden er fouten op?” vereisen gedetailleerd inzicht in je systeem.

Zonder goede observatie is het debuggen van AI-workflows als vliegen zonder zicht — je ziet het resultaat, maar mist de reis. Tracing-tools zoals Langfuse lossen dit op door elke stap van je workflow-uitvoering vast te leggen, wat gedetailleerd inzicht geeft in prestaties, kosten en gedrag.

Dit artikel legt uit hoe je FlowHunt naadloos met Langfuse verbindt en zo uitgebreide observatie mogelijk maakt voor al je AI-workflows. Je leert uitvoeringstrajecten te traceren, tokengebruik te monitoren, knelpunten te identificeren en prestatiegegevens te visualiseren — allemaal in één centraal dashboard.

Aan het eind beschik je over volledig inzicht in je FlowHunt-werkruimte, waarmee je workflows optimaliseert, kosten verlaagt en betrouwbaarheid waarborgt.

Wat is observatie en waarom heb je het nodig?

Observatie is het instrumenteren van je systeem om de interne staat te begrijpen via externe uitkomsten — vooral traces, statistieken en logs.

Voor FlowHunt-gebruikers die AI-workflows draaien, biedt observatie inzicht in:

• Uitvoeringstraces die elke stap van workflowverwerking tonen
• Tokenverbruik en bijbehorende kosten per workflowrun
• Modelprestaties waaronder latentie en antwoordkwaliteit
• Foutopsporing om fouten en hun oorzaken te identificeren
• Gebruikersinteracties en conversatiestromen in AI-agents

Zonder observatie wordt het oplossen van problemen reactief en tijdrovend. Met observatie krijg je proactief inzicht waarmee je continu kunt optimaliseren en snel storingen kunt oplossen.

Wat is Langfuse?

Langfuse is een open-source observatie- en analyseplatform dat speciaal is ontwikkeld voor LLM-toepassingen. Het legt gedetailleerde traces van AI-workflowuitvoeringen vast, waardoor ontwikkelaars en teams het inzicht krijgen dat nodig is om hun AI-systemen te debuggen, monitoren en optimaliseren.

Belangrijkste functies van Langfuse zijn:

• Gedetailleerde tracing van LLM-calls, embeddings en agent-acties
• Kostenmonitoring met automatische token-telling en prijsberekeningen
• Prestatiemaatstaven zoals latentie, doorvoer en foutpercentages
• Sessiebeheer om gerelateerde interacties te groeperen
• Aangepaste dashboards voor visualisatie van trends en patronen
• Teamwork met gedeelde werkruimtes en projecten

Door Langfuse met FlowHunt te verbinden, zet je ruwe uitvoeringsgegevens om in bruikbare inzichten — je ontdekt wat werkt, wat niet, en waar je moet optimaliseren.

Wat bereik je aan het eind van dit artikel?

Na het volgen van deze handleiding kun je:

• De waarde van observatie voor AI-workflows begrijpen
• Een Langfuse-account en project aanmaken en instellen
• FlowHunt met Langfuse verbinden via API-sleutels
• Realtime traces van je FlowHunt-workflows bekijken
• Aangepaste dashboards in Langfuse bouwen om prestaties te monitoren
• Optimalisatiemogelijkheden identificeren op basis van tracegegevens

Hoe verbind je FlowHunt met Langfuse

Volg deze stappen om FlowHunt Observatie in Langfuse in te schakelen:

Stap 1: Maak een Langfuse-account aan

1. Ga naar Langfuse en klik op Sign Up.
2. Voltooi de registratie met je e-mailadres of OAuth-provider.
3. Bevestig je e-mailadres indien gevraagd.

Stap 2: Maak een nieuwe organisatie aan

1. Na inloggen wordt gevraagd een organisatie aan te maken of klik op New Organization.
2. Vul je organisatienaam in (bijvoorbeeld “Mijn Bedrijf”) en klik op Create.

Stap 3: Maak een nieuw project aan

1. Klik binnen je organisatie op de knop New Project.
2. Geef je project een duidelijke naam (bijvoorbeeld “FlowHunt Productie”).
3. Klik op Create om het project te starten.

Stap 4: Genereer API-sleutels

1. Na het aanmaken van je project word je doorgestuurd naar het tabblad Setup Tracing.
2. Klik op Create API Key om je gegevens te genereren.
3. Je ontvangt drie gegevens:
   • Secret Key (bewaar deze vertrouwelijk)
   • Public Key
   • Host (meestal https://cloud.langfuse.com)
4. Belangrijk: Kopieer deze waarden direct — de geheime sleutel wordt maar één keer getoond.

Stap 5: Stel FlowHunt Observatie in

1. Open app.flowhunt.io in je browser.

2. Navigeer naar Algemene Instellingen (meestal bereikbaar via de zijbalk of het hoofdmenu).

3. Scroll naar beneden en klik op het tabblad Observatie.

4. Zoek het Langfuse-vak en klik op Configure.

Stap 6: Verbind FlowHunt met Langfuse

1. Plak in het Langfuse-configuratievenster je gegevens:
   • Public Key in het veld Public Key
   • Secret Key in het veld Secret Key
   • Host in het veld Host (bijv. https://cloud.langfuse.com)
2. Klik op Save of Connect om de integratie te voltooien.
3. Je zou een bevestiging moeten zien dat de verbinding is gelukt.

Stap 7: Controleer de verbinding

1. Ga terug naar je Langfuse-dashboard.
2. Voer een workflow uit in FlowHunt om tracegegevens te genereren.
3. Binnen enkele ogenblikken verschijnen de traces in je Langfuse-project.

Voorbeelden van visualisaties die je kunt maken in Langfuse

Zodra FlowHunt is verbonden met Langfuse, krijg je toegang tot krachtige visualisatie- en analysefuncties. Dit zijn voorbeelden van inzichten die je kunt genereren:

1. Uitvoeringstrace-tijdlijn

Bekijk een gedetailleerde tijdlijn van elke workflowuitvoering, met daarin:

• Individuele LLM-calls en hun duur
• Opeenvolgende stappen in agentverwerking
• Geneste functie-aanroepen en afhankelijkheden
• Exacte tijdstempels per bewerking

Dit helpt knelpunten te vinden en workflowgedrag tot in detail te begrijpen.

2. Tokengebruik en kostenanalyse

Monitor het tokenverbruik over workflows:

• Staafdiagrammen van tokens per workflowrun
• Cumulatieve kostenberekeningen op basis van modelprijzen
• Vergelijking van input- versus outputtokens
• Trends in de tijd om budgetten te voorspellen

Zo kun je kosten optimaliseren door tokenintensieve bewerkingen te identificeren.

3. Prestatiemetrieken-dashboard

Volg belangrijke prestatie-indicatoren:

• Gemiddelde latentie per workflow
• Doorvoer (aantal workflows per uur)
• Foutpercentages en storingspatronen
• Modelresponstijden bij verschillende providers

Deze metrics helpen om SLA’s te waarborgen en gebruikerservaring te optimaliseren.

4. Fouten- en exceptietracking

Fouten identificeren en diagnosticeren:

• Lijst met mislukte traces en foutmeldingen
• Frequentie van specifieke fouttypen
• Tijdreeksen van foutvoorkomen
• Gedetailleerde stacktraces voor debugging

Dit versnelt troubleshooting en verhoogt de betrouwbaarheid.

5. Gebruikerssessie-analyse

Voor conversatie-AI-agents kun je bijhouden:

• Sessieduur en aantal berichten
• Gebruikersbetrokkenheidspatronen
• Visualisatie van de conversatiestroom
• Uitvalmomenten in meerstapsinteracties

Dit helpt om agentgedrag en gebruikerservaring te optimaliseren.

6. Modelvergelijkingsdashboard

Vergelijk prestaties bij verschillende LLM-providers:

• Vergelijking van latentie naast elkaar
• Kostenefficiëntiemetingen
• Kwaliteitsscores (indien geïmplementeerd)
• Succespercentages per model

Zo kun je modellen selecteren op basis van daadwerkelijke gebruiksgegevens.

Conclusie

De integratie van FlowHunt met Langfuse verandert je AI-workflows van black boxes in transparante, optimaliseerbare systemen. Dankzij uitgebreide tracing krijg je inzicht in elke uitvoeringsstap, zodat je datagedreven beslissingen kunt nemen over prestaties, kosten en betrouwbaarheid.

De Langfuse-observatie-integratie maakt monitoring eenvoudig — van simpele API-sleutelinstellingen tot rijke, bruikbare dashboards die precies laten zien hoe je workflows zich in productie gedragen.

Nu je FlowHunt-werkruimte is verbonden met Langfuse, heb je de basis voor continue verbetering: identificeer knelpunten, optimaliseer tokengebruik, verlaag latentie en zorg dat je AI-systemen maximale waarde leveren, met volledig vertrouwen.