FlowHunt Gözlemlenebilirliği Langfuse'da

Giriş – Bu Makale Hangi Sorunu Çözüyor?

FlowHunt’taki AI iş akışlarınız ölçeklendikçe, perde arkasında neler olup bittiğini anlamak kritik hale gelir. “Bu iş akışı neden yavaş?”, “Ne kadar token harcıyorum?” veya “Hatalar nerede meydana geliyor?” gibi sorular sisteminizde ayrıntılı görünürlük gerektirir.

Yeterli gözlemlenebilirlik olmadan, AI iş akışlarını hata ayıklamak kör uçmak gibidir — sonuçları görürsünüz ama yolculuğu kaçırırsınız. Langfuse gibi izleme araçları, iş akışı yürütmenizin her adımını kaydederek performans, maliyet ve davranış hakkında ayrıntılı içgörüler sunar.

Bu makalede, FlowHunt’ı Langfuse ile sorunsuz bir şekilde entegre etmeyi öğreneceksiniz; böylece tüm AI iş akışlarınızda kapsamlı gözlemlenebilirlik elde edeceksiniz. Yürütme yollarını nasıl izleyeceğinizi, token kullanımını nasıl takip edeceğinizi, darboğazları nasıl belirleyeceğinizi ve performans metriklerini nasıl görselleştireceğinizi öğreneceksiniz — hepsi tek bir merkezi panoda.

Sonunda, FlowHunt çalışma alanınıza tam bir görünürlük sağlayacak, iş akışlarını optimize etme, maliyetleri azaltma ve güvenilirliği sağlama gücüne sahip olacaksınız.

Gözlemlenebilirlik Nedir ve Neden İhtiyacınız Var?

Gözlemlenebilirlik, sisteminizin iç durumunu dış çıktılar yoluyla (özellikle izler, metrikler ve günlükler) anlamak için enstrümantasyon uygulama pratiğidir.

AI destekli iş akışları yürüten FlowHunt kullanıcıları için gözlemlenebilirlik, şu alanlarda görünürlük sağlar:

• İş akışı işlemenin her adımını gösteren yürütme izleri
• Her iş akışı çalıştırmasında token tüketimi ve buna karşılık gelen maliyetler
• Model performansı (gecikme ve yanıt kalitesi dahil)
• Hataların ve sebeplerinin belirlenmesi için hata takibi
• AI ajanlarında kullanıcı etkileşimleri ve konuşma akışları

Gözlemlenebilirlik olmadan sorunları teşhis etmek reaktif ve zaman alıcı olur. Gözlemlenebilirlikle ise proaktif içgörüler elde eder, sürekli optimizasyon ve hızlı sorun giderme sağlarsınız.

Langfuse Nedir?

Langfuse, özellikle LLM uygulamaları için tasarlanmış açık kaynaklı bir gözlemlenebilirlik ve analiz platformudur. AI iş akışı yürütmelerinin ayrıntılı izlerini kaydeder ve geliştiricilerle ekiplere AI sistemlerini hata ayıklamak, izlemek ve optimize etmek için gereken içgörüleri sağlar.

Langfuse’un öne çıkan özellikleri şunlardır:

• LLM çağrıları, gömülemeler ve ajan eylemlerinin ayrıntılı izlenmesi
• Otomatik token sayımı ve fiyat hesaplaması ile maliyet takibi
• Gecikme, iş hacmi ve hata oranları dahil performans metrikleri
• İlişkili etkileşimleri gruplamak için oturum yönetimi
• Eğilimleri ve kalıpları görselleştirmek için özel panolar
• Paylaşımlı çalışma alanları ve projelerle ekip iş birliği

Langfuse’u FlowHunt’a bağlayarak, ham yürütme verilerini eyleme dönüştürülebilir zekaya dönüştürürsünüz — neyin işe yaradığını, neyin yaramadığını ve optimizasyon çabalarınızı nereye odaklayacağınızı kolayca belirleyebilirsiniz.

Bu Makalenin Sonunda Neler Başarmış Olacaksınız?

Bu rehberi takip ederek:

• AI iş akışları için gözlemlenebilirliğin değerini anlayacaksınız
• Bir Langfuse hesabı ve projesi oluşturup yapılandıracaksınız
• FlowHunt’ı Langfuse’a API anahtarlarıyla bağlayacaksınız
• FlowHunt iş akışı yürütmelerinizin gerçek zamanlı izlerine erişeceksiniz
• Performans metriklerini izlemek için Langfuse’da özel panolar oluşturacaksınız
• İz verilerine dayalı olarak optimizasyon fırsatlarını tespit edeceksiniz

FlowHunt Langfuse’a Nasıl Bağlanır?

FlowHunt Gözlemlenebilirliğini Langfuse’da etkinleştirmek için adım adım şu talimatları izleyin:

Adım 1: Bir Langfuse Hesabı Oluşturun

1. Langfuse adresine gidin ve Sign Up‘a tıklayın.
2. E-posta veya OAuth sağlayıcınızla kayıt işlemini tamamlayın.
3. İstenirse e-posta adresinizi doğrulayın.

Adım 2: Yeni Bir Organizasyon Oluşturun

1. Giriş yaptıktan sonra bir organizasyon oluşturmanız istenecek veya New Organization‘a tıklayabilirsiniz.
2. Organizasyon adınızı girin (ör. “Şirketim”) ve Create’e tıklayın.

Adım 3: Yeni Bir Proje Oluşturun

1. Organizasyonunuzda, New Project düğmesine tıklayın.
2. Projenize açıklayıcı bir isim verin (ör. “FlowHunt Production”).
3. Create’e tıklayarak projeyi başlatın.

Adım 4: API Anahtarları Oluşturun

1. Proje oluşturduktan sonra Setup Tracing sekmesine yönlendirileceksiniz.
2. Kimlik bilgilerinizi oluşturmak için Create API Key’e tıklayın.
3. Üç bilgiye sahip olacaksınız:
   • Secret Key (gizli tutun)
   • Public Key
   • Host (genellikle https://cloud.langfuse.com)
4. Önemli: Bu değerleri hemen kopyalayın — secret key tekrar gösterilmeyecektir.

Adım 5: FlowHunt Gözlemlenebilirliğini Yapılandırın

1. Tarayıcınızda app.flowhunt.io adresini açın.

2. Genel Ayarlar‘a gidin (genellikle kenar çubuğunda veya üst menüde bulunur).

3. Sayfanın en altına inin ve Gözlemlenebilirlik sekmesine tıklayın.

4. Langfuse kutusunu bulun ve Yapılandır‘a tıklayın.

Adım 6: FlowHunt’ı Langfuse’a Bağlayın

1. Langfuse yapılandırma modülünde, kimlik bilgilerinizi yapıştırın:
   • Public Key alanına Public Key
   • Secret Key alanına Secret Key
   • Host alanına Host (ör. https://cloud.langfuse.com)
2. Entegrasyonu kurmak için Kaydet veya Bağlan‘a tıklayın.
3. Başarılı bağlantıyı belirten bir onay mesajı görmelisiniz.

Adım 7: Bağlantıyı Doğrulayın

1. Langfuse panonuza geri dönün.
2. FlowHunt’ta bir iş akışı çalıştırarak iz verisi oluşturun.
3. Kısa süre içinde izlerinizi Langfuse projenizde görmelisiniz.

Langfuse’da Oluşturabileceğiniz Görsellerden Örnekler

FlowHunt, Langfuse’a bağlandığında güçlü görselleştirme ve analiz yeteneklerine erişirsiniz. İşte üretebileceğiniz bazı içgörü örnekleri:

1. Yürütme İz Zaman Çizelgesi

Her iş akışı yürütmesinin ayrıntılı zaman çizelgesini görüntüleyin:

• Bireysel LLM çağrıları ve süreleri
• Ajan işlenmesindeki ardışık adımlar
• İç içe fonksiyon çağrıları ve bağımlılıklar
• Her işlemin kesin zaman damgaları

Bu, darboğazları tespit etmeye ve iş akışı davranışını ayrıntılı düzeyde anlamaya yardımcı olur.

2. Token Kullanımı ve Maliyet Analitiği

İş akışları genelinde token tüketimini izleyin:

• Her iş akışı çalıştırması için tokenları gösteren çubuk grafikler
• Model fiyatlandırmasına dayalı kümülatif maliyet hesaplamaları
• Girdi ve çıktı tokenlarının karşılaştırması
• Bütçe gereksinimlerini öngörmek için zaman içindeki eğilimler

Bu, token ağırlıklı işlemleri tespit ederek maliyet optimizasyonu sağlar.

3. Performans Metrikleri Panosu

Temel performans göstergelerini izleyin:

• İş akışı başına ortalama gecikme
• İş hacmi (saatte tamamlanan iş akışları)
• Hata oranları ve hata desenleri
• Farklı sağlayıcılar arasında model yanıt süreleri

Bu metrikler, SLA’ların korunmasına ve kullanıcı deneyiminin optimize edilmesine yardımcı olur.

4. Hata ve İstisna Takibi

Hataları tespit edin ve teşhis edin:

• Hata mesajları ile başarısız izlerin listesi
• Belirli hata türlerinin sıklığı
• Hata oluşumunun zaman serisi görünümü
• Hata ayıklama için ayrıntılı yığın izleri

Bu, sorun giderme sürecini hızlandırır ve güvenilirliği artırır.

5. Kullanıcı Oturumu Analitiği

Konuşmalı AI ajanları için:

• Oturum süresi ve mesaj sayısı
• Kullanıcı etkileşim desenleri
• Konuşma akışı görselleştirmesi
• Çok aşamalı etkileşimlerde kopma noktaları

Bu, ajan davranışını ve kullanıcı deneyimini optimize etmeye yardımcı olur.

6. Model Karşılaştırma Panosu

Farklı LLM sağlayıcılar arasında performansı karşılaştırın:

• Yan yana gecikme karşılaştırmaları
• Maliyet verimliliği metrikleri
• Kalite puanları (uygulanmışsa)
• Model başına başarı oranları

Bu, gerçek kullanım verilerine dayalı model seçimi kararlarını bilgilendirir.

Sonuç

FlowHunt’ı Langfuse ile entegre etmek, AI iş akışlarınızı kara kutudan şeffaf ve optimize edilebilir sistemlere dönüştürür. Kapsamlı izleme ile her yürütme adımına dair görünürlük elde eder, performans, maliyet ve güvenilirlik hakkında veriye dayalı kararlar alabilirsiniz.

Langfuse gözlemlenebilirlik entegrasyonu, basit bir API anahtarı kurulumundan, üretimde iş akışlarınızın tam olarak nasıl davrandığını gösteren zengin ve eyleme dönüştürülebilir panolara kadar izlemeyi zahmetsiz hale getirir.

Artık FlowHunt çalışma alanınız Langfuse’a bağlı olduğuna göre, sürekli iyileştirme için bir temeliniz var: darboğazları tespit edin, token kullanımını optimize edin, gecikmeyi azaltın ve AI sistemlerinizin tam güvenle maksimum değer sunmasını sağlayın.