Quan sát FlowHunt với Langfuse

Giới thiệu – Bài viết này giải quyết vấn đề gì?

Khi các quy trình AI của bạn trên FlowHunt mở rộng, việc hiểu chuyện gì diễn ra bên trong trở nên cực kỳ quan trọng. Những câu hỏi như “Tại sao quy trình này chậm?”, “Tôi đang tiêu tốn bao nhiêu token?” hay “Lỗi xuất hiện ở đâu?” đòi hỏi phải có tầm nhìn chi tiết về hệ thống.

Thiếu quan sát đúng nghĩa, việc debug các quy trình AI giống như bay trong đêm tối — bạn chỉ thấy kết quả mà không biết hành trình. Các công cụ theo dõi như Langfuse giải quyết vấn đề này bằng cách ghi lại mọi bước thực thi của quy trình, cung cấp cái nhìn chi tiết về hiệu suất, chi phí và hành vi.

Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách kết nối FlowHunt với Langfuse một cách liền mạch, giúp bạn quan sát toàn diện mọi quy trình AI. Bạn sẽ biết cách theo dõi đường đi thực thi, giám sát số lượng token sử dụng, xác định nút thắt và trực quan hóa các chỉ số hiệu suất — tất cả trên một bảng điều khiển tập trung.

Kết thúc bài viết, bạn sẽ có tầm nhìn toàn diện với workspace FlowHunt, từ đó tối ưu quy trình, giảm chi phí và đảm bảo độ tin cậy.

Quan sát là gì và tại sao bạn cần?

Quan sát là việc trang bị cho hệ thống khả năng hiểu trạng thái nội tại thông qua các tín hiệu bên ngoài — chủ yếu là dấu vết (trace), chỉ số (metrics) và log.

Đối với người dùng FlowHunt vận hành quy trình AI, quan sát mang lại cái nhìn về:

• Dấu vết thực thi cho thấy từng bước xử lý của quy trình
• Tiêu thụ token và chi phí tương ứng cho mỗi lần chạy quy trình
• Hiệu suất mô hình gồm độ trễ và chất lượng phản hồi
• Theo dõi lỗi để xác định điểm thất bại và nguyên nhân gốc rễ
• Tương tác người dùng và luồng hội thoại trong AI agent

Không có khả năng quan sát, việc chẩn đoán sự cố trở nên bị động và tốn thời gian. Trang bị quan sát, bạn có cái nhìn chủ động để tối ưu liên tục và xử lý sự cố nhanh chóng.

Langfuse là gì?

Langfuse là nền tảng quan sát và phân tích mã nguồn mở được xây dựng riêng cho các ứng dụng LLM. Nó thu thập dấu vết chi tiết của việc thực thi quy trình AI, giúp lập trình viên và đội nhóm có cái nhìn cần thiết để debug, giám sát và tối ưu hệ thống AI.

Các tính năng chính của Langfuse:

• Theo dõi chi tiết các lần gọi LLM, embeddings, hành động của agent
• Theo dõi chi phí với tự động đếm token và tính giá
• Chỉ số hiệu suất gồm độ trễ, thông lượng, tỷ lệ lỗi
• Quản lý phiên để nhóm các tương tác liên quan
• Bảng điều khiển tùy chỉnh giúp trực quan hóa xu hướng và mẫu hình
• Cộng tác đội nhóm với workspace và dự án dùng chung

Kết nối Langfuse với FlowHunt giúp bạn biến dữ liệu thực thi thô thành thông tin có thể hành động — nhận ra điều gì hiệu quả, điều gì chưa, và nên tập trung tối ưu ở đâu.

Sau bài viết này, bạn sẽ đạt được gì?

Làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ:

• Hiểu giá trị của quan sát cho quy trình AI
• Tạo và cấu hình tài khoản cùng dự án Langfuse
• Kết nối FlowHunt với Langfuse bằng API key
• Truy cập dấu vết thời gian thực của các quy trình trên FlowHunt
• Xây dựng bảng điều khiển tùy chỉnh trong Langfuse để giám sát hiệu suất
• Nhận diện cơ hội tối ưu hóa dựa theo dữ liệu truy vết

Cách kết nối FlowHunt với Langfuse

Làm theo các bước sau để bật quan sát FlowHunt trong Langfuse:

Bước 1: Tạo tài khoản Langfuse

1. Truy cập Langfuse và nhấn Sign Up.
2. Hoàn tất đăng ký bằng email hoặc tài khoản OAuth.
3. Xác thực email nếu được yêu cầu.

Bước 2: Tạo tổ chức mới

1. Sau khi đăng nhập, bạn sẽ được hỏi tạo tổ chức hoặc có thể nhấn New Organization.
2. Nhập tên tổ chức (ví dụ: “Công ty của tôi”) và nhấn Create.

Bước 3: Tạo dự án mới

1. Trong tổ chức, nhấn nút New Project.
2. Đặt tên mô tả cho dự án (ví dụ: “FlowHunt Production”).
3. Nhấn Create để khởi tạo dự án.

Bước 4: Tạo API Key

1. Sau khi tạo dự án, bạn sẽ được chuyển đến tab Setup Tracing.
2. Nhấn Create API Key để tạo thông tin xác thực.
3. Bạn sẽ nhận được ba thông tin:
   • Secret Key (giữ bí mật)
   • Public Key
   • Host (thường là https://cloud.langfuse.com)
4. Lưu ý: Sao chép ngay các giá trị này — secret key sẽ không hiển thị lại.

Bước 5: Cấu hình quan sát FlowHunt

1. Mở app.flowhunt.io trên trình duyệt.

2. Vào Cài đặt chung (thường ở thanh bên hoặc menu trên).

3. Kéo xuống cuối và chọn tab Quan sát.

4. Tìm ô Langfuse và nhấn Cấu hình.

Bước 6: Kết nối FlowHunt với Langfuse

1. Trong cửa sổ cấu hình Langfuse, dán các thông tin xác thực của bạn:
   • Public Key vào trường Public Key
   • Secret Key vào trường Secret Key
   • Host vào trường Host (ví dụ: https://cloud.langfuse.com)
2. Nhấn Lưu hoặc Kết nối để hoàn tất tích hợp.
3. Bạn sẽ thấy thông báo xác nhận kết nối thành công.

Bước 7: Kiểm tra kết nối

1. Quay lại bảng điều khiển Langfuse.
2. Chạy một quy trình trên FlowHunt để tạo dữ liệu truy vết.
3. Chỉ sau vài giây, bạn sẽ thấy dấu vết xuất hiện trong dự án Langfuse.

Ví dụ trực quan hóa bạn có thể tạo với Langfuse

Khi FlowHunt đã kết nối với Langfuse, bạn có thể tận dụng các khả năng trực quan hóa và phân tích mạnh mẽ. Dưới đây là một số ví dụ về insight bạn có thể tạo ra:

1. Dòng thời gian truy vết thực thi

Xem chi tiết từng quy trình thực thi, bao gồm:

• Từng lần gọi LLM và thời lượng thực hiện
• Các bước xử lý theo trình tự trong agent
• Gọi hàm lồng nhau và phụ thuộc
• Mốc thời gian chính xác cho từng thao tác

Điều này giúp phát hiện nút thắt và hiểu rõ hành vi quy trình ở mức chi tiết.

2. Phân tích số lượng token và chi phí

Giám sát việc tiêu thụ token qua các quy trình:

• Biểu đồ cột cho thấy token trên mỗi lần chạy quy trình
• Tổng chi phí dựa trên giá mô hình
• So sánh số token đầu vào và đầu ra
• Xu hướng qua thời gian để dự đoán ngân sách

Nhờ đó bạn có thể tối ưu chi phí bằng cách phát hiện các thao tác tiêu tốn nhiều token.

3. Bảng điều khiển chỉ số hiệu suất

Theo dõi các chỉ số quan trọng:

• Độ trễ trung bình trên mỗi quy trình
• Thông lượng (số quy trình hoàn thành mỗi giờ)
• Tỷ lệ lỗi và mẫu hình thất bại
• Thời gian phản hồi mô hình giữa các nhà cung cấp

Các chỉ số này giúp duy trì SLA và tối ưu trải nghiệm người dùng.

4. Theo dõi lỗi và ngoại lệ

Nhận diện và chẩn đoán thất bại:

• Danh sách dấu vết lỗi với thông báo lỗi
• Tần suất từng loại lỗi
• Dạng thời gian của sự kiện lỗi
• Stack trace chi tiết để debug

Điều này giúp xử lý sự cố nhanh hơn và nâng cao độ tin cậy.

5. Phân tích phiên người dùng

Với AI agent hội thoại, bạn có thể theo dõi:

• Thời lượng phiên và số lượng tin nhắn
• Mẫu hình tương tác của người dùng
• Trực quan hóa luồng hội thoại
• Điểm người dùng rời khỏi trong hội thoại nhiều lượt

Từ đó tối ưu hành vi agent và trải nghiệm người dùng.

6. Bảng so sánh mô hình

So sánh hiệu suất giữa các nhà cung cấp LLM:

• Đối chiếu độ trễ song song
• Chỉ số hiệu quả về chi phí
• Điểm chất lượng (nếu có triển khai)
• Tỷ lệ thành công theo từng mô hình

Giúp bạn ra quyết định chọn mô hình dựa trên dữ liệu thực tế.

Kết luận

Tích hợp FlowHunt với Langfuse sẽ biến các quy trình AI của bạn từ những “hộp đen” thành hệ thống minh bạch, dễ tối ưu. Nhờ truy vết toàn diện, bạn nắm được mọi bước thực thi, từ đó ra quyết định dựa trên dữ liệu về hiệu suất, chi phí và độ tin cậy.

Tích hợp quan sát Langfuse giúp việc giám sát trở nên liền mạch — chỉ cần cài đặt API key đơn giản là bạn đã có các bảng điều khiển giàu thông tin, cho biết chính xác quy trình hoạt động thế nào ngoài thực tế.

Giờ đây khi workspace FlowHunt đã kết nối Langfuse, bạn đã có nền tảng để cải tiến liên tục: phát hiện nút thắt, tối ưu hóa sử dụng token, giảm độ trễ và đảm bảo hệ thống AI mang lại giá trị tối đa với sự tự tin tuyệt đối.