FlowHunt Observability i Langfuse

Introduktion – Vilket problem löser den här artikeln?

När dina AI-arbetsflöden i FlowHunt växer blir det avgörande att förstå vad som sker bakom kulisserna. Frågor som “Varför är det här arbetsflödet långsamt?”, “Hur många tokens förbrukas?” eller “Var uppstår fel?” kräver detaljerad insyn i ditt system.

Utan ordentlig observabilitet är felsökning av AI-flöden som att flyga i blindo – du ser resultatet men missar resan. Spårningsverktyg som Langfuse löser detta genom att fånga varje steg i arbetsflödets exekvering och ge djupgående insikter om prestanda, kostnader och beteende.

Den här artikeln visar hur du sömlöst kopplar FlowHunt till Langfuse för heltäckande observabilitet över alla dina AI-arbetsflöden. Du lär dig spåra exekveringsvägar, övervaka tokenanvändning, identifiera flaskhalsar och visualisera prestandamått – allt i en centraliserad instrumentpanel.

När du har läst klart har du fullständig insyn i din FlowHunt-arbetsyta och kan optimera arbetsflöden, minska kostnader och säkerställa tillförlitlighet.

Vad är observabilitet och varför behöver du det?

Observabilitet innebär att instrumentera ditt system så att du kan förstå dess interna tillstånd utifrån externa signaler – huvudsakligen spår, mätvärden och loggar.

För FlowHunt-användare med AI-drivna arbetsflöden innebär observabilitet insyn i:

• Exekveringsspår som visar varje steg i arbetsflödesprocessen
• Tokenförbrukning och tillhörande kostnader per arbetsflödeskö
• Modellprestanda inklusive latens och svarskvalitet
• Felspårning för att identifiera fel och hitta grundorsakerna
• Användarinteraktioner och samtalsflöden i AI-agenter

Utan observabilitet blir felsökning reaktivt och tidskrävande. Med observabilitet får du proaktiva insikter som möjliggör kontinuerlig optimering och snabbare felsökning.

Vad är Langfuse?

Langfuse är en öppen plattform för observabilitet och analys, speciellt framtagen för LLM-applikationer. Den fångar detaljerade spår av AI-arbetsflöden och ger utvecklare och team de insikter som behövs för att felsöka, övervaka och optimera sina AI-system.

Några av Langfuses nyckelfunktioner:

• Detaljerad spårning av LLM-anrop, inbäddningar och agentåtgärder
• Kostnadsspårning med automatisk tokenräkning och prisberäkning
• Prestandamätningar som latens, genomströmning och felprocent
• Sessionshantering för att gruppera relaterade interaktioner
• Anpassade instrumentpaneler för att visualisera trender och mönster
• Samarbete i team med delade arbetsytor och projekt

Genom att koppla Langfuse till FlowHunt omvandlar du rå exekveringsdata till användbar information – och kan identifiera vad som fungerar, vad som inte fungerar och var du bör fokusera dina optimeringsinsatser.

Vad uppnår du efter att ha läst denna artikel?

När du har följt guiden kommer du att:

• Förstå värdet av observabilitet för AI-arbetsflöden
• Skapa och konfigurera ett Langfuse-konto och projekt
• Koppla FlowHunt till Langfuse med API-nycklar
• Få tillgång till realtidsspår av dina FlowHunt-arbetsflöden
• Bygga anpassade instrumentpaneler i Langfuse för att övervaka prestanda
• Identifiera optimeringsmöjligheter baserat på spårningsdata

Så kopplar du FlowHunt till Langfuse

Följ dessa steg-för-steg-instruktioner för att aktivera FlowHunt Observability i Langfuse:

Steg 1: Skapa ett Langfuse-konto

1. Gå till Langfuse och klicka på Sign Up.
2. Slutför registreringen med din e-post eller en OAuth-leverantör.
3. Verifiera din e-postadress om du blir uppmanad till det.

Steg 2: Skapa en ny organisation

1. Efter inloggning blir du ombedd att skapa en organisation eller klicka på New Organization.
2. Ange organisationsnamn (t.ex. “Mitt företag”) och klicka på Create.

Steg 3: Skapa ett nytt projekt

1. Inne i din organisation, klicka på New Project.
2. Ge projektet ett beskrivande namn (t.ex. “FlowHunt Produktion”).
3. Klicka på Create för att starta projektet.

Steg 4: Generera API-nycklar

1. Efter att projektet skapats kommer du till fliken Setup Tracing.
2. Klicka på Create API Key för att generera dina uppgifter.
3. Du får tre uppgifter:
   • Secret Key (håll denna hemlig)
   • Public Key
   • Host (vanligtvis https://cloud.langfuse.com)
4. Viktigt: Kopiera dessa värden direkt – secret key visas bara en gång.

Steg 5: Konfigurera FlowHunt Observability

1. Öppna app.flowhunt.io i din webbläsare.

2. Navigera till Allmänna inställningar (oftast via sidomenyn eller toppmenyn).

3. Skrolla längst ned och klicka på fliken Observability.

4. Hitta rutan Langfuse och klicka på Configure.

Steg 6: Koppla FlowHunt till Langfuse

1. I Langfuse-konfigurationsrutan, klistra in dina uppgifter:
   • Public Key i fältet Public Key
   • Secret Key i fältet Secret Key
   • Host i fältet Host (t.ex. https://cloud.langfuse.com)
2. Klicka på Save eller Connect för att genomföra integrationen.
3. Du ska få ett bekräftelsemeddelande om att kopplingen lyckades.

Steg 7: Kontrollera anslutningen

1. Gå tillbaka till din Langfuse-instrumentpanel.
2. Kör ett arbetsflöde i FlowHunt för att generera spårningsdata.
3. Inom några ögonblick ska du se spår dyka upp i ditt Langfuse-projekt.

Exempel på visualiseringar du kan skapa i Langfuse

När FlowHunt är kopplat till Langfuse får du tillgång till kraftfulla visualiserings- och analysmöjligheter. Här är några insikter du kan generera:

1. Exekveringsspår-tidslinje

Visa en detaljerad tidslinje för varje arbetsflödesexekvering, med:

• Enskilda LLM-anrop och deras varaktighet
• Sekventiella steg i agentbehandlingen
• Nästlade funktionsanrop och beroenden
• Exakta tidsstämplar för varje operation

Detta hjälper dig att identifiera flaskhalsar och förstå arbetsflödets beteende på detaljnivå.

2. Tokenanvändning och kostnadsanalys

Övervaka tokenförbrukning över arbetsflöden:

• Stapeldiagram som visar tokens per arbetsflödeskörning
• Ackumulerade kostnadsberäkningar baserat på modellpriser
• Jämförelse mellan in- och utgående tokens
• Trender över tid för att förutse budgetbehov

Detta möjliggör kostnadsoptimering genom att identifiera tokenkrävande processer.

3. Instrumentpanel för prestandamätning

Följ viktiga prestandamått:

• Genomsnittlig latens per arbetsflöde
• Genomströmning (antal slutförda arbetsflöden per timme)
• Felprocent och felmönster
• Modellens svarstid från olika leverantörer

Dessa mått hjälper dig att uppfylla SLA:er och optimera användarupplevelsen.

4. Fel- och undantagsspårning

Identifiera och felsök fel:

• Lista över felaktiga spår med felmeddelanden
• Frekvens av specifika feltyper
• Tidsseriediagram över feluppkomst
• Detaljerade stacktraces för felsökning

Detta snabbar upp felsökningen och ökar tillförlitligheten.

5. Analys av användarsessioner

För konversationsbaserade AI-agenter kan du följa:

• Sessionslängd och antal meddelanden
• Användarengagemang och beteendemönster
• Visualisering av samtalsflöde
• Avhoppningspunkter i interaktioner med flera steg

Detta hjälper dig att optimera agentbeteende och användarupplevelse.

6. Instrumentpanel för modelljämförelse

Jämför prestanda mellan olika LLM-leverantörer:

• Parallella latensjämförelser
• Mått på kostnadseffektivitet
• Kvalitetspoäng (om det används)
• Framgångsfrekvens per modell

Detta underlättar modellval baserat på verkliga användardata.

Slutsats

Att integrera FlowHunt med Langfuse gör dina AI-arbetsflöden transparenta och optimerbara istället för att vara svarta lådor. Med omfattande spårning får du insyn i varje exekveringssteg och kan fatta datadrivna beslut om prestanda, kostnader och tillförlitlighet.

Integrationen för Langfuse-observabilitet gör övervakningen sömlös – från enkel API-nyckelkonfiguration till rika, handlingsbara instrumentpaneler som visar exakt hur dina arbetsflöden beter sig i produktion.

Nu när din FlowHunt-arbetsyta är kopplad till Langfuse har du grunden för kontinuerliga förbättringar: identifiera flaskhalsar, optimera tokenanvändning, minska latens och säkerställ att dina AI-system levererar maximalt värde med fullständig trygghet.