Langfuse v3.28.0 发布:新增可视化追踪图与界面优化
2025-06-04 00:13:44作者:翟萌耘Ralph
Langfuse 是一个开源的 LLM 应用监控与分析平台,专注于帮助开发者追踪、分析和优化基于大语言模型的应用程序。该项目提供了从数据收集到可视化分析的全套工具链,使团队能够深入了解模型行为、性能指标和用户交互模式。
核心功能更新
追踪图可视化功能
本次版本最值得关注的特性是新增了追踪图(Trace Graph)可视化功能。该功能为开发者提供了直观的交互式图表,能够清晰展示LLM调用链中的复杂关系。技术实现上,该功能基于现代前端框架构建,支持以下特性:
- 动态节点布局:自动调整节点位置,优化复杂调用链的可读性
- 交互式探索:支持点击展开/折叠子节点,便于聚焦关键路径
- 状态可视化:通过颜色编码区分不同状态(成功、失败、进行中等)
- 性能指标集成:在节点上直接显示延迟、token用量等关键指标
这一功能特别适合处理包含多步骤LLM调用、工具使用和条件分支的复杂工作流,大大提升了调试和分析效率。
用户体验优化
全新界面设计
v3.28.0 引入了重新设计的头部导航栏,主要改进包括:
- 响应式布局:针对不同屏幕尺寸优化显示效果
- 视觉层次优化:通过间距和排版改进信息可读性
- 滚动行为调整:增强长页面浏览时的导航体验
数据过滤增强
针对数据分析场景,本次更新优化了会话表格的数字类型过滤功能,确保数值范围查询的准确性和一致性。技术实现上改进了类型解析逻辑,避免了之前版本中可能出现的边界条件问题。
技术架构改进
Redis TLS支持
为增强安全性,现在支持通过TLS协议连接Redis实例。这一改进使得在生产环境中部署时能够满足更严格的安全合规要求。开发者可以通过配置参数启用加密连接,保护敏感数据在传输过程中的安全。
性能监控增强
新增了ClickHouse查询标签功能,使得数据库性能分析更加精确。通过为关键查询添加标签,运维团队可以:
- 更准确地追踪慢查询
- 优化资源分配
- 识别性能瓶颈
文档与测试改进
本次发布包含多项文档更新和质量保证措施:
- 完善了API文档,特别是数据摄取接口的详细说明
- 新增了仪表板时间过滤器测试用例
- 修复了README文档中的示例动图
这些改进降低了新用户的上手门槛,同时提高了平台的稳定性。
总结
Langfuse v3.28.0 通过引入追踪图可视化、界面优化和安全增强,进一步巩固了其作为LLM应用监控解决方案的地位。这些改进不仅提升了用户体验,也为处理更复杂的LLM工作流提供了必要工具。对于正在构建或优化LLM应用的团队来说,升级到最新版本将获得更强大的分析和调试能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi-K2-Thinking是最新开源思维模型,作为能动态调用工具的推理代理,通过深度多步推理和稳定工具调用(200-300次连续调用),在HLE、BrowseComp等基准测试中刷新纪录。原生INT4量化模型,256k上下文窗口,实现推理延迟和GPU内存使用的无损降低,支持自主研究、编码和写作等工作流。【此简介由AI生成】Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
296
2.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
128
149
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
607
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
228
307
暂无简介
Dart
588
127
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
611
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
474
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
46
77
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
178
62
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
454