FlowHunt Observability i Langfuse

Introduksjon – Hvilket problem løser denne artikkelen?

Etter hvert som AI-arbeidsflytene dine i FlowHunt vokser, blir det kritisk å forstå hva som skjer bak kulissene. Spørsmål som “Hvorfor er denne arbeidsflyten treg?”, “Hvor mange tokens bruker jeg?” eller “Hvor oppstår feilene?” krever detaljert innsikt i systemet ditt.

Uten skikkelig observabilitet blir feilsøking av AI-arbeidsflyter som å fly i blinde — du ser resultatene, men ikke reisen dit. Tracing-verktøy som Langfuse løser dette ved å fange opp hvert steg i arbeidsflytens utførelse og gir deg dyp innsikt i ytelse, kostnader og oppførsel.

Denne artikkelen forklarer hvordan du sømløst kan koble FlowHunt til Langfuse, slik at du får fullstendig observabilitet på tvers av alle AI-arbeidsflytene dine. Du lærer å spore utførelsesbaner, overvåke token-bruk, identifisere flaskehalser og visualisere ytelsesdata — alt i ett sentralisert dashbord.

Etterpå vil du ha full oversikt over ditt FlowHunt-arbeidsområde, slik at du kan optimalisere arbeidsflyter, redusere kostnader og sikre pålitelighet.

Hva er observabilitet, og hvorfor trenger du det?

Observabilitet handler om å instrumentere systemet ditt slik at du kan forstå dets indre tilstand gjennom ytre signaler — hovedsakelig traces, måleparametre og logger.

For FlowHunt-brukere som kjører AI-drevne arbeidsflyter, gir observabilitet innsikt i:

• Utførelsesspor som viser hvert steg i arbeidsflytens prosessering
• Token-forbruk og tilhørende kostnader per arbeidsflytkjøring
• Modellprestasjon inkludert ventetid og responskvalitet
• Feilsporing for å identifisere feil og årsaken til dem
• Brukerinteraksjoner og samtaleforløp i AI-agenter

Uten observabilitet blir feilsøking reaktivt og tidkrevende. Med observabilitet får du proaktive innsikter som gir kontinuerlig optimalisering og rask feilhåndtering.

Hva er Langfuse?

Langfuse er en åpen kildekode observabilitets- og analyseplattform spesielt bygget for LLM-applikasjoner. Den fanger detaljerte spor av AI-arbeidsflytens utførelse og gir utviklere og team innsikten de trenger for å feilsøke, overvåke og optimalisere AI-systemene sine.

Nøkkelfunksjoner i Langfuse inkluderer:

• Detaljert tracing av LLM-kall, embeddings og agenthandlinger
• Kostnadssporing med automatisk token-telling og prisberegning
• Ytelsesmålinger som ventetid, gjennomstrømning og feilhastighet
• Sesjonshåndtering for å gruppere relaterte interaksjoner
• Egendefinerte dashbord for å visualisere trender og mønstre
• Teamsamarbeid med delte arbeidsområder og prosjekter

Ved å koble Langfuse til FlowHunt forvandler du rå utførelsesdata til handlingsrettet innsikt — du ser hva som fungerer, hva som ikke gjør det, og hvor du bør sette inn optimaliseringstiltak.

Hva oppnår du etter å ha lest denne artikkelen?

Ved å følge denne veiledningen vil du:

• Forstå verdien av observabilitet for AI-arbeidsflyter
• Opprette og konfigurere en Langfuse-konto og et prosjekt
• Koble FlowHunt til Langfuse med API-nøkler
• Få tilgang til sanntidsspor av FlowHunt-arbeidsflytens utførelse
• Bygge egendefinerte dashbord i Langfuse for å overvåke ytelse
• Identifisere optimaliseringsmuligheter basert på tracedata

Hvordan koble FlowHunt til Langfuse

Følg disse trinnvise instruksjonene for å aktivere FlowHunt-observabilitet i Langfuse:

Steg 1: Opprett en Langfuse-konto

1. Gå til Langfuse og klikk på Sign Up.
2. Fullfør registreringen med e-post eller en OAuth-leverandør.
3. Bekreft e-postadressen din dersom du blir bedt om det.

Steg 2: Opprett en ny organisasjon

1. Etter innlogging blir du bedt om å opprette en organisasjon, eller du kan klikke New Organization.
2. Skriv inn organisasjonsnavnet ditt (f.eks. “Mitt Selskap”) og klikk Create.

Steg 3: Opprett et nytt prosjekt

1. I organisasjonen din, klikk på New Project-knappen.
2. Gi prosjektet ditt et beskrivende navn (f.eks. “FlowHunt Produksjon”).
3. Klikk Create for å opprette prosjektet.

Steg 4: Generer API-nøkler

1. Etter prosjektopprettelse sendes du til fanen Setup Tracing.
2. Klikk Create API Key for å generere dine nøkler.
3. Du får tre opplysninger:
   • Secret Key (hold denne hemmelig)
   • Public Key
   • Host (vanligvis https://cloud.langfuse.com)
4. Viktig: Kopier disse verdiene med en gang — secret key vises ikke igjen.

Steg 5: Konfigurer FlowHunt-observabilitet

1. Åpne app.flowhunt.io i nettleseren din.

2. Gå til Generelle innstillinger (som regel via sidepanelet eller toppmenyen).

3. Bla ned og klikk på fanen Observabilitet.

4. Finn boksen Langfuse og klikk Konfigurer.

Steg 6: Koble FlowHunt til Langfuse

1. I Langfuse-konfigurasjonsvinduet limer du inn legitimasjonen din:
   • Public Key i feltet for Public Key
   • Secret Key i feltet for Secret Key
   • Host i feltet for Host (f.eks. https://cloud.langfuse.com)
2. Klikk Lagre eller Koble til for å etablere integrasjonen.
3. Du får en bekreftelse på at tilkoblingen er vellykket.

Steg 7: Verifiser tilkoblingen

1. Gå tilbake til Langfuse-dashbordet.
2. Kjør en arbeidsflyt i FlowHunt for å generere tracedata.
3. Etter kort tid skal du se spor dukke opp i ditt Langfuse-prosjekt.

Eksempler på visualiseringer du kan lage i Langfuse

Når FlowHunt er koblet til Langfuse, får du tilgang til kraftige visualiserings- og analysemuligheter. Her er noen eksempler på innsikt du kan generere:

1. Utførelsesspor-tidslinje

Se en detaljert tidslinje for hver arbeidsflytkjøring, inkludert:

• Enkelte LLM-kall og deres varighet
• Sekvensielle steg i agentens prosessering
• Nestede funksjonskall og avhengigheter
• Eksakte tidsstempler for hver operasjon

Dette hjelper deg å finne flaskehalser og forstå arbeidsflytens oppførsel i detalj.

2. Token-bruk og kostnadsanalyse

Overvåk token-forbruk på tvers av arbeidsflyter:

• Stolpediagrammer for tokens per arbeidsflytkjøring
• Akkumulerte kostnadsberegninger basert på modellpriser
• Sammenligning av inn- og utgående tokens
• Trender over tid for å forutsi budsjettbehov

Dette gjør det mulig å optimalisere kostnader ved å finne token-tunge operasjoner.

3. Ytelsesdashbord

Følg nøkkelindikatorer for ytelse:

• Gjennomsnittlig ventetid per arbeidsflyt
• Gjennomstrømning (arbeidsflyter ferdigstilt per time)
• Feilrater og feilfordeling
• Modellens responstid hos ulike leverandører

Disse målingene hjelper deg å overholde SLA-er og optimalisere brukeropplevelsen.

4. Feil- og unntakssporing

Avdekk og diagnostiser feil:

• Liste over mislykkede spor med feilmeldinger
• Hyppighet av spesifikke feiltyper
• Tidsserievisning av feilforekomster
• Detaljerte stack traces for feilsøking

Dette gir raskere feilhåndtering og forbedrer påliteligheten.

5. Brukersesjonsanalyse

For samtalebaserte AI-agenter kan du følge:

• Sesjonsvarighet og antall meldinger
• Brukerengasjementsmønstre
• Visualisering av samtaleforløp
• Hvor brukere faller fra i lengre dialoger

Dette hjelper deg å optimalisere agentens oppførsel og brukeropplevelse.

6. Modell-sammenligningsdashbord

Sammenlign ytelse mellom ulike LLM-leverandører:

• Side-ved-side ventetids-sammenligning
• Kostnadseffektivitet
• Kvalitetspoeng (dersom implementert)
• Suksessrate per modell

Dette gir grunnlag for modellvalg basert på faktiske bruksdata.

Konklusjon

Å integrere FlowHunt med Langfuse forvandler AI-arbeidsflytene dine fra svarte bokser til transparente, optimaliserbare systemer. Med omfattende tracing får du innsyn i hvert utførelsessteg og kan ta datadrevne beslutninger om ytelse, kostnader og pålitelighet.

Langfuse-observabilitetsintegrasjonen gjør overvåkning sømløs — fra enkel API-nøkkeloppsett til rike, handlingsrettede dashbord som viser nøyaktig hvordan arbeidsflytene oppfører seg i produksjon.

Nå som ditt FlowHunt-arbeidsområde er koblet til Langfuse, har du grunnlaget for kontinuerlig forbedring: identifiser flaskehalser, optimaliser token-bruk, reduser ventetid og sørg for at AI-systemene dine gir maksimal verdi — med full trygghet.