Obserwowalność FlowHunt w Langfuse

Wprowadzenie – Jaki problem rozwiązuje ten artykuł?

Wraz ze skalowaniem się Twoich przepływów AI w FlowHunt, zrozumienie co dzieje się „pod maską” staje się kluczowe. Pytania takie jak “Dlaczego ten przepływ działa wolno?”, “Ile tokenów zużywam?” czy “Gdzie pojawiają się błędy?” wymagają szczegółowej widoczności w systemie.

Bez właściwej obserwowalności debugowanie przepływów AI to jak lot na ślepo — widzisz efekt, ale nie znasz drogi. Narzędzia do śledzenia, takie jak Langfuse, rozwiązują ten problem, rejestrując każdy krok wykonywania przepływu i dostarczając szczegółowych wglądów w wydajność, koszty i zachowanie.

Ten artykuł wyjaśnia, jak płynnie połączyć FlowHunt z Langfuse, aby uzyskać kompleksową obserwowalność wszystkich przepływów AI. Nauczysz się śledzić ścieżki wykonania, monitorować zużycie tokenów, identyfikować wąskie gardła i wizualizować metryki wydajności — wszystko na jednym, centralnym pulpicie.

Po lekturze uzyskasz pełną widoczność swojego środowiska FlowHunt, co pozwoli Ci optymalizować przepływy, obniżać koszty i zapewniać niezawodność.

Czym jest obserwowalność i dlaczego jej potrzebujesz?

Obserwowalność to praktyka instrumentowania systemu, aby zrozumieć jego stan wewnętrzny na podstawie zewnętrznych danych — głównie śladów, metryk i logów.

Dla użytkowników FlowHunt wdrażających przepływy AI obserwowalność zapewnia wgląd m.in. w:

• Ślady wykonania pokazujące każdy etap przetwarzania przepływu
• Zużycie tokenów i powiązane koszty przy każdym uruchomieniu
• Wydajność modeli, w tym opóźnienia i jakość odpowiedzi
• Śledzenie błędów do identyfikacji awarii i ich przyczyn źródłowych
• Interakcje użytkowników i przebieg konwersacji w agentach AI

Brak obserwowalności sprawia, że diagnozowanie problemów jest reaktywne i czasochłonne. Dzięki niej zyskujesz proaktywne wglądy pozwalające na ciągłą optymalizację i szybkie rozwiązywanie problemów.

Czym jest Langfuse?

Langfuse to otwartoźródłowa platforma do obserwowalności i analityki stworzona z myślą o aplikacjach opartych na LLM. Rejestruje szczegółowe ślady realizacji przepływów pracy AI, zapewniając deweloperom i zespołom wgląd niezbędny do debugowania, monitorowania i optymalizacji systemów AI.

Kluczowe funkcje Langfuse to m.in.:

• Szczegółowe śledzenie wywołań LLM, embeddingów i działań agentów
• Śledzenie kosztów z automatycznym liczeniem tokenów i kalkulacją cen
• Metryki wydajności obejmujące opóźnienia, przepustowość i wskaźniki błędów
• Zarządzanie sesjami do grupowania powiązanych interakcji
• Własne pulpity do wizualizacji trendów i wzorców
• Współpraca zespołowa dzięki współdzielonym środowiskom i projektom

Podłączając Langfuse do FlowHunt, zamieniasz surowe dane wykonawcze w praktyczną wiedzę — rozpoznajesz, co działa, co nie działa i gdzie należy skupić wysiłki optymalizacyjne.

Co osiągniesz po przeczytaniu tego artykułu?

Przechodząc krok po kroku przez ten poradnik:

• Zrozumiesz wartość obserwowalności dla przepływów AI
• Założysz i skonfigurujesz konto oraz projekt Langfuse
• Połączysz FlowHunt z Langfuse przy użyciu kluczy API
• Uzyskasz dostęp do śladów na żywo z realizacji przepływów FlowHunt
• Zbudujesz własne pulpity w Langfuse do monitorowania metryk wydajności
• Zidentyfikujesz możliwości optymalizacji na podstawie danych śledzenia

Jak połączyć FlowHunt z Langfuse

Wykonaj poniższe kroki, aby włączyć obserwowalność FlowHunt w Langfuse:

Krok 1: Załóż konto Langfuse

1. Wejdź na Langfuse i kliknij Sign Up.
2. Dokończ rejestrację za pomocą e-maila lub dostawcy OAuth.
3. Jeśli pojawi się taka potrzeba, potwierdź swój adres e-mail.

Krok 2: Utwórz nową organizację

1. Po zalogowaniu pojawi się propozycja utworzenia organizacji lub kliknij New Organization.
2. Wpisz nazwę organizacji (np. “Moja Firma”) i kliknij Create.

Krok 3: Utwórz nowy projekt

1. W ramach organizacji kliknij przycisk New Project.
2. Nadaj projektowi opisową nazwę (np. “FlowHunt Produkcja”).
3. Kliknij Create, aby zainicjować projekt.

Krok 4: Wygeneruj klucze API

1. Po utworzeniu projektu zostaniesz przekierowany do zakładki Setup Tracing.
2. Kliknij Create API Key, aby wygenerować dane dostępowe.
3. Otrzymasz trzy informacje:
   • Secret Key (zachowaj poufność)
   • Public Key
   • Host (zazwyczaj https://cloud.langfuse.com)
4. Ważne: Skopiuj te wartości od razu — klucz sekretu nie będzie wyświetlony ponownie.

Krok 5: Skonfiguruj obserwowalność FlowHunt

1. Otwórz app.flowhunt.io w przeglądarce.

2. Przejdź do Ustawień ogólnych (zazwyczaj dostępnych z paska bocznego lub górnego menu).

3. Przewiń na dół i kliknij w zakładkę Obserwowalność.

4. Znajdź sekcję Langfuse i kliknij Konfiguruj.

Krok 6: Połącz FlowHunt z Langfuse

1. W oknie konfiguracji Langfuse wklej swoje dane:
   • Public Key w polu Public Key
   • Secret Key w polu Secret Key
   • Host w polu Host (np. https://cloud.langfuse.com)
2. Kliknij Save lub Connect, aby nawiązać integrację.
3. Powinna pojawić się informacja o udanym połączeniu.

Krok 7: Zweryfikuj połączenie

1. Wróć do pulpitu Langfuse.
2. Uruchom przepływ w FlowHunt, aby wygenerować dane śledzenia.
3. Po chwili powinieneś zobaczyć pojawiające się ślady w projekcie Langfuse.

Przykłady wizualizacji, które stworzysz w Langfuse

Po połączeniu FlowHunt z Langfuse zyskujesz dostęp do zaawansowanych narzędzi wizualizacji i analityki. Oto przykłady wglądów, które możesz uzyskać:

1. Oś czasu śladu wykonania

Zobacz szczegółową oś czasu każdego przepływu, pokazującą:

• Poszczególne wywołania LLM i ich czas trwania
• Kolejne etapy przetwarzania przez agenta
• Zagnieżdżone wywołania funkcji i zależności
• Dokładne znaczniki czasowe dla każdej operacji

Umożliwia to identyfikację wąskich gardeł i zrozumienie zachowania przepływu na najniższym poziomie.

2. Analiza zużycia tokenów i kosztów

Monitoruj zużycie tokenów w różnych przepływach:

• Wykresy słupkowe pokazujące tokeny na uruchomienie
• Sumaryczne koszty według cenników modeli
• Porównanie tokenów wejściowych i wyjściowych
• Trendy w czasie do prognozowania budżetu

Pozwala to optymalizować koszty, wskazując operacje generujące największe zużycie tokenów.

3. Panel metryk wydajności

Śledź kluczowe wskaźniki:

• Średnie opóźnienie na przepływ
• Przepustowość (liczba przepływów na godzinę)
• Wskaźniki błędów i wzorce niepowodzeń
• Czas odpowiedzi modeli u różnych dostawców

Te dane pomagają utrzymywać SLA i optymalizować doświadczenie użytkownika.

4. Śledzenie błędów i wyjątków

Identyfikuj i diagnozuj awarie:

• Lista nieudanych śladów z komunikatami błędów
• Częstość występowania poszczególnych typów błędów
• Widok czasowy występowania błędów
• Szczegółowe stack trace’y do debugowania

Przyspiesza to rozwiązywanie problemów i zwiększa niezawodność.

5. Analityka sesji użytkownika

Dla agentów konwersacyjnych AI śledź:

• Czas trwania sesji i liczbę wiadomości
• Wzorce zaangażowania użytkowników
• Wizualizację przebiegu konwersacji
• Punkty porzucenia w dialogach wieloetapowych

Pomaga to optymalizować zachowanie agenta i doświadczenie użytkownika.

6. Panel porównania modeli

Porównuj wydajność różnych dostawców LLM:

• Bezpośrednie zestawienie opóźnień
• Wskaźniki efektywności kosztowej
• Wyniki jakościowe (jeśli są wdrożone)
• Wskaźniki sukcesu na model

Pomaga to podejmować decyzje o wyborze modelu na podstawie rzeczywistych danych.

Podsumowanie

Integracja FlowHunt z Langfuse zamienia przepływy AI z „czarnych skrzynek” w przejrzyste i optymalizowalne systemy. Dzięki kompleksowemu śledzeniu zyskujesz wgląd w każdy krok realizacji, co umożliwia podejmowanie decyzji opartych na danych w zakresie wydajności, kosztów i niezawodności.

Integracja obserwowalności Langfuse sprawia, że monitorowanie jest proste — od szybkiej konfiguracji klucza API po bogate, praktyczne pulpity pokazujące dokładnie, jak Twoje przepływy zachowują się na produkcji.

Teraz, gdy Twoje środowisko FlowHunt jest podłączone do Langfuse, masz fundament do ciągłego doskonalenia: identyfikuj wąskie gardła, optymalizuj zużycie tokenów, redukuj opóźnienia i zapewnij, że Twoje systemy AI dostarczają maksymalną wartość z pełną pewnością.