Langtrace

Langtrace 是什麼？

Langtrace 是以開發者為核心的開源可觀察性工具，專為提升 AI 產品（特別是基於大型語言模型的產品）的可靠性與準確度而設計。遵循 OpenTelemetry 標準，提供完整追蹤與監控，讓用戶能追蹤 API 呼叫、延遲、Token 使用、成本與回應準確率。支援與主流 LLM、框架和向量資料庫整合，並提供即時儀表板與評估工具，協助除錯與優化 AI 工作流程。簡單的 SDK 設定支援 Python 與 TypeScript，並提供雲端與自架部署選項。Langtrace 廣受開發者採用，協助從原型快速進階至高準確性與高可靠性的生產等級 AI 系統。

主要功能

• 基於 OpenTelemetry 的追蹤

  採用 OpenTelemetry 標準，針對 LLM、框架與向量資料庫提供詳細且標準化的追蹤，實現深度可觀察性。

• 即時監控與分析

  即時追蹤關鍵指標，包括 Token 使用量、成本、延遲與準確率，並透過動態儀表板優化 AI 應用效能。

• 全方位評估工具

  支援 LLM 輸出結果的手動與自動評分，協助衡量並提升 AI 應用的準確性與可靠性。

• 多語言 SDK 支援

  提供 Python 與 TypeScript 輕量 SDK，輕鬆整合，僅需極少程式碼更動。

• 彈性部署選項

  提供雲端 SaaS 與自架版本，使用者可依自身基礎架構需求選擇部署方式。

• 廣泛整合生態系

  相容超過 40 種 LLM 供應商、向量資料庫與 AI 框架，支援如 AI Agent 與檢索增強生成（RAG）等複雜 AI 工作流程。

使用案例

• LLM 應用可觀察性 : 開發者可監控並追蹤大型語言模型 API 呼叫與工作流程，找出瓶頸並優化效能。
• AI Agent 與 RAG 工作流程除錯 : 針對多元組件 AI 系統提供可視化，協助開發者理解並優化查詢處理與回應生成。
• AI 產品準確率提升 : 建立系統化評估與回饋機制，協助 AI 應用從原型到正式上線階段提升準確率。
• 成本與延遲管理 : 追蹤 Token 使用量與推論延遲，協助管理營運成本並提升用戶體驗。
• 自架可觀察性保障隱私 : 企業可於自有基礎架構部署 Langtrace，確保資料自主權並符合法規安全要求。

常見問題